「全運啟航 躍動香江——無人機足球體驗」活動亮相香港西九龍高鐵站
2026-02-28 21:27 8,941次浏览運城8月8日電 (李庭耀 李泱南 楊秀文)夏末秋初，踏入山西省運城市聞喜縣陽隅鎮甕村，清甜果香撲面而來。村民董平便的果園裡，雞心果掛滿枝頭，色澤鮮豔如紅寶石，形狀恰似雞心，他和家人穿梭於果樹採摘、裝筐。 村民董平便的果園裡，雞心果掛滿枝頭，色澤鮮豔如紅寶石，形狀恰似雞心。 李東生 攝 「今年從7月27日開始採摘，目前已收穫3000多斤，批發價每斤能賣6.5元。瞧瞧樹上那些還沒完全變紅的果子，預計還能採摘3000多斤。每畝收入穩超3萬元。」董平便說。 作為無公害蘋果生產示範基地，甕村的紅富士等傳統蘋果品種曾憑藉「長日照、大溫差」的氣候條件，在市場上佔據一席之地。然而，隨著時間的推移，當地果樹逐漸老化，掛果率降低、管理成本攀升、市場競爭力減弱等問題日益突出，老果園發展陷入困境。 村民正在採摘雞心果。 李東生 攝 甕村因地制宜，通過引入雞心果這一優質品種，喚醒了老果園的生機與活力，推動傳統蘋果產業蝶變升級，讓一顆顆雞心果成為村民增收致富的「金果子」。 2021年，在一次外出參觀時，董平便在河南靈寶看到雞心果種植省時高效，於是在自家老果園裡率先嘗試嫁接了1畝雞心果。意想不到的是，這樣的嘗試在第二年就收穫了不錯的效益，第三年更是迎來大豐收。這讓他信心大增，果斷將種植規模擴大到5畝。 「當初就是看中它省工省事，不用套袋、疏花，沒想到試種出來的口感還很好。」董平便說。 相較於紅富士，雞心果有諸多優勢，它能提前兩個月上市，搶佔鮮果市場的先機；甜度高、水分足，備受消費者喜愛；無需套袋、疏花等繁瑣工序，每畝能節省20多個工時，成本降低30%以上。正是這些優勢，使雞心果為老果園帶來了新的發展機遇。 甕村黨支部書記、村委會主任王鋒表示：「目前，村裡有1000多畝傳統果樹。下一步，我們計劃帶領村民對果園進行升級改造，讓雞心果為更多鄉親帶來增收紅利，讓老果園真正成為大家的『聚寶盆』。」(完)
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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