中方敦促美方停止針對中國學生學者的無端盤查滋擾遣返
2025-11-21 13:08 9,176次浏览長沙8月12日電 (劉曼 鍾婷)「過去十年，我們完成了農產品流通的數位化；未來十年，我們要實現農業生產端的數位化。」在成功打造國內領先的農業產業數位化服務平臺後，九三學社湖南省直城北支社主委、湖南惠農科技有限公司(惠農網)CEO申斌將目光投向更基礎、更核心的領域——通過建立土地數字檔案和農業經營主體資料庫，構建從生產到流通的全鏈條數位化體系。在他看來，只有把生產數位化和流通數位化真正結合起來，才能推動農業產業的高質量發展。 破局流通 為農產品搭起「數字橋梁」 申斌出生在湖南邵東一個普通的農村家庭，父母至今仍居住在老家，他的微信頭像就是「農二代」的卡通形象。 申斌在田間地頭查看農作物長勢。 受訪者供圖 大學畢業後，申斌接觸到一個能提高作物產量的光合作用增效劑項目。在推廣的過程中，他發現，各農科院專家都對這一成果很興奮，但農民更關心的是如何把產品賣出去，而不是單純增產。 申斌意識到，要想真正解決「豐產不豐收」問題，銷售很重要。這成為他創業的起點。2013年9月1日，惠農網正式上線，專注農產品大宗批發交易。 為什麼做農產品批發電商？申斌說，有一次，他在新疆吐魯番考察，看到當地葡萄年產量超100萬噸，僅靠零售根本無法消化，必須依靠大宗採購商一車車往外拉。這讓他更加堅定惠農網的定位。 創業初期，申斌組建了一支「摩託車大軍」，深入農村挨家挨戶推廣平臺，積累了第一批忠實用戶。隨著業務拓展，惠農網亦有了專業的技術團隊，逐步將線下推廣與線上運營相結合。 移動網際網路的普及讓惠農網迎來新的發展機遇。2016年，懷化靖州邀請申斌參與靖州楊梅的銷售，當時，當地已舉辦30多年線下楊梅節，銷售模式仍依賴傳統渠道。他創新推出「線上楊梅節」，並邀請50家全國優質採購商實地考察，很快便將楊梅銷售一空。 在採摘環節制定嚴格標準，確保果實完整度；引入智能分選設備，實現果實精準分級；創新設計防震包裝，解決運輸損耗難題……申斌還帶領團隊對靖州楊梅產業鏈進行了系統性升級，讓原本只能本地消化的鮮果成功打入全國市場。 這次成功讓惠農網在縣域電商領域嶄露頭角。申斌介紹，2018年，隨著業務量越來越大，公司專門成立縣域電商事業部，為地方政府提供農產品電商化服務，目前累計服務21省超100個縣域。如今，惠農網平臺覆蓋全國2821個縣級行政區，用戶超5200萬，涵蓋農產品、農資和農業服務等。 「這些年，我們掌握了很多跟農產品流通相關的數據，包括價格走勢、品種結構、供需關係等，能在一定程度上幫助從業者做決策。」在申斌看來，這些都是「寶貝」，於是他帶領團隊打造以農產品電商數據為主的農業專業資料庫和農業大數據服務平臺——「惠農大數據」，目前每日穩定更新的農業電商標準化數據超過356.8萬條，累計的結構化標準數據總量超90億條，相關數據產品和解決方案已在農業生產、交易、服務、金融等環節廣泛應用。 履職盡責 聚力服務鄉村振興 申斌的電子名片上，「九三學社社員」這一身份始終醒目。 2015年，時任九三學社湖南省委會主委張大方率隊調研惠農網時，注意到申斌這棵潛力十足的「好苗子」。同年7月，申斌正式加入九三學社，組織關係落在省直城北支社。「那時城北支社胡鋼主委非常熱心，幾乎每天都圍著社員們轉，這份關懷讓我們備受感動和鼓舞。」 在組織的關懷、社員間的深入交流與互助學習中，申斌對九三學社的認同感與日俱增。他積極參與社內的思想政治教育活動，多次前往重慶九三學社成立舊址紀念碑、郴州汝城「半條被子」故事發生地等地參觀學習。得知有社員在益陽安化駐村幫扶時，他立即組織團隊對接資源，解決實際問題。 申斌(左五)當選九三學社湖南省直城北支社第八屆支社委員會主委。 受訪者供圖 作為農業領域的專業人士，申斌與社員們保持著緊密的合作關係。目前，他正與印遇龍院士團隊開展生態價值評估項目的合作，充分發揮各自優勢，推動項目進展。 九三學社湖南省直城北支社作為省直規模最大的單一支社，現有90餘名社員，並已成功孵化出省直金融經濟、省直文化、省直法律綜合等7個新支社。2017年，申斌當選為城北支社副主委，2022年接任主委職務。他注重依靠支委班子力量，每年組織豐富活動，尤其注重第一時間開展相關學習，凝聚思想共識。 申斌積極主動參與涉及農業、鄉村振興方面的調研。他曾提出支持長沙建設全國農業農村數據交易中心的建議，認為產業網際網路將是未來助力地方發展的重要方向。「我的本職工作也與社會服務聯繫緊密，只要得知有農產品滯銷，我們都會第一時間伸出援手。」 談及未來，申斌有著清晰的規劃，即持續深耕數字農業，通過惠農網的創新實踐助力鄉村振興；充分發揮行業影響力，積極物色和推薦優秀人才入社，帶領支社社員在參政議政、社會服務等領域主動作為，以實際行動踐行責任與擔當。(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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