浙江國資平臺發布三大百億基金 厚植創新產業生態
2026-01-08 17:13 9,598次浏览貴陽8月10日電 題：「金釘子」如何為全球地質年代「精準計時」？ ——專訪中國古生物學會理事楊興蓮 記者 周燕玲 在地質學界，「金釘子」的意義不亞於奧運會金牌，一顆顆深藏於地層的「金釘子」，是劃分年代地層的唯一全球標準。2025年6月，全球第69顆、中國第11顆全球烏溜階「金釘子」永久標誌在貴州劍河釘入，這顆落戶中國西南深山的「金釘子」有何特別之處？它如何為全球地質學家解讀5.06億年前的地球密碼？近日，中國古生物學會理事、中國第11顆全球烏溜階「金釘子」研究團隊成員楊興蓮就此接受「東西問」專訪。 現將採訪實錄摘要如下： 記者：「金釘子」是什麼？為何國際地質學界需用「金釘子」來界定地層年代？ 楊興蓮：「金釘子」並非是金製成的釘子，而是國際地層委員會借用「鐵路修建史」中的典故，將劃分和定義年代地層單位底界的地質學專業術語「全球界線層型剖面和點位」俗稱為「金釘子」，不僅喻指地質記錄中特殊的節點及其重要的科學價值，也形象地表達了它是「釘進」地球表面的一個有特殊含義的地理「點」，是丈量地層年代的一把「卡尺」。 地球已有46億年的演化歷史，生命演化的奧秘保存在層層巖石中。由於缺乏統一標準或「共同語言」，以往世界各國對年代地層的劃分差異極大，造成全球地層劃分和對比困難。 為釐清地球的演變脈絡，科學家建立以時間界面劃分的年代地層單位，「由大到小」依次為「宇、界、系、統、階」，年代地層表被劃分為110個左右的階，每兩個地質時代地層之間的界線會用一顆「金釘子」作為標誌。目前，全球100餘顆「金釘子」已有82顆確立，其中有11顆建立在中國，數量位居前列。 2025年6月18日，中國第11顆「金釘子」永久標誌在貴州劍河釘入。記者 周燕玲 攝 記者：2025年6月，全球第69顆、中國第11顆全球烏溜階「金釘子」永久標誌在貴州劍河釘入，這顆「金釘子」緣何落戶劍河？ 楊興蓮：釘在貴州劍河的這顆「金釘子」，於2018年6月獲得國際地質科學聯合會批准建立。該「金釘子」的研究由貴州大學趙元龍教授牽頭，聯合中國科學院南京地質古生物研究所、美國俄亥俄州立大學等單位專家組成的國際團隊研究完成。 國際學術界對「金釘子」的認定標準極為苛刻，根據國際地層委員會的要求，涉及地質、古生物條件、交通便利性、可進入性和保護狀態等多個評價維度。 全球烏溜階「金釘子」永久標誌之所以能在貴州省劍河縣革東鎮八郎村的烏溜-曾家崖剖面釘入，主要有三個重要因素：一是劍河地區的地質和生物條件優越、通達性好；二是貴州大學趙元龍教授從1983年就開始帶領團隊對該區進行長期深入的綜合研究；三是貴州省人民政府自2002年起就將該區批准為省級自然保護區，2009年成為苗嶺國家地質公園的核心區，得到了永久保護。 相較於其它全球競爭剖面，劍河烏溜-曾家崖剖面更加連續且化石豐富、界線點上下地層出露更加完整，當地交通便捷，位於國家地質公園內有利於保護，而且研究也最為深入，開展了巖石、生物、年代、化學、層序地層等多學科的綜合研究，完全符合國際上對「金釘子」剖面的要求。 尤為特殊的是，劍河「金釘子」不僅含有豐富的、以掘頭蟲類為主的三葉蟲動物群，而且還在緊接「金釘子」點位之上保存有大量軟軀體化石的凱裡生物群，包含10個化石門類，120餘個動物化石屬，具有重要科學意義。 航拍貴州省劍河縣革東鎮八郎村的烏溜-曾家崖剖面。 潘文 攝 記者：位於貴州劍河的這顆「金釘子」如何為全球5.06億年前的地質年代「精準計時」？它揭示了當時地球環境與生命演化的哪些關鍵信息？ 楊興蓮：在地球演化過程中，每個時代都有最典型的生物，找到標誌性化石，是確定不同地層時代的關鍵依據。國際地層委員會要求，「金釘子」的點位要以代表化石的「首次出現」為標誌。 通過研究，團隊提議以三葉蟲印度掘頭蟲在劍河烏溜-曾家崖剖面的首次出現定義寒武系第3統及第5階底界，其首現點耦合於萊德利基蟲類三葉蟲和小油櫛蟲類三葉蟲的滅絕層位及全球性碳同位素負異常等重大地質事件。 目前，最新版的國際年代地層表中寒武系苗嶺統(第3統)和烏溜階(第5階)底界年齡就是通過整合這些三葉蟲的全球生物地層資料，結合高精度凝灰巖及碎屑鋯石U-Pb測年數據，「精準計時」全球5.06億年前的地質年代。 5億多年前是生物演化和生態創新最為關鍵的一段歷史，當時海洋和大氣含氧量迅速增高，發生了被稱為「寒武紀大爆發」的後生動物快速輻射的重大演化事件。如劍河「金釘子」點位之上出現的凱裡生物群，為揭示動物門類起源及早期生態系統演變提供了不可替代的證據。 2025年4月15日，在貴州省興義世界地質公園博物館化石修復室內，化石修復師王雲忠進行化石修復工作。記者 周燕玲 攝 記者：目前有11顆「金釘子」建立在中國，數量位居前列，這一成果對提升中國在地球科學領域的話語權有何作用？人類應該如何更好地保護「金釘子」？ 楊興蓮：「金釘子」的確立，體現了一個國家地質學研究的綜合實力。 按國際地層委員會的要求，批准後要為「金釘子」建立永久性標誌，所在國家應對「金釘子」加以妥善保護。如果說釘下一顆「金釘子」不容易，保護好這些珍稀地質遺蹟亦是一道時代難題，目前主要面臨著「金釘子」剖面的自然風化剝蝕、地質災害甚至是人為性破壞、以及當地政府如何平衡保護和開發衝突的共性挑戰等問題。 因此，對「金釘子」剖面實施動態維護、加強科學普及提升大眾保護意識和出臺「金釘子」保護的法律法規顯得較為迫切，應該讓「金釘子」保護超越學術範疇，成為政府、社會和公眾共同承擔的責任。同時探討科普研學與當地文旅產業融合發展，將「金釘子」打造成集科學研究、科普教育、生態旅遊於一體的地質文化品牌，實現從「金釘子」到「金點子」再到「金鑰匙」的發展之路，助力鄉村振興建設。(完) 受訪者簡介： 楊興蓮。受訪者供圖 楊興蓮，貴州大學資源與環境工程學院教授、中國古生物學會理事、美國俄亥俄州立大學訪問學者，研究領域為早期後生動物和寒武系地層，1999年加入中國第11顆、貴州首顆全球烏溜階「金釘子」研究團隊。
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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