惡犬撕咬路人致死 飼養者為何被追刑責？
2025-11-03 09:08 1,649次浏览臨汾8月14日電 題：山西臨汾：「葡」寫致富新路徑 電力護航果飄香 作者 高雨晴 曹清鈺 初秋時節，山西臨汾堯都區賈得鄉北席村農業種植基地裡一片生機勃勃的景象，葡萄大棚內碩果盈枝，一串串飽滿圓潤的葡萄沉甸甸地掛滿藤蔓，勾勒出一幅豐收圖景。 北席村位於堯都區東南丘陵地帶，是典型的山區農業村。這裡日照充足、土壤肥沃、水源充足、乾旱少雨、晝夜溫差大，非常適宜葡萄生長。該村葡萄種植歷史悠久，但一直存在品種單一、技術落後、產銷零散等短板，難以形成規模，這無形中束縛著葡萄產業的發展潛力。 近日，山西臨汾，供電人員深入葡萄種植基地和大棚檢查用電設備。國網臨汾供電公司供圖 為走出「產銷難」的「死胡同」，打破過去單一產業鏈的被動局面，村裡成立鴻富康綠色葡萄種植專業合作社，依託「黨支部+合作社+農戶」的管理模式，全力打造「北席巨峰葡萄」品牌發展新模式，通過延伸產業鏈，劈開一條「重生」新路徑。 「巨峰葡萄粒大穗重、味甜多汁，抗逆性強，耐運輸，有助於市場售賣，再加上本地種植量少，具有一定的稀缺性，廣受市民喜愛，是大家公認的『老字號』。」農戶李雲英拿起一串剛摘下的葡萄說。 李雲英介紹，她的葡萄園種植基地面積大概10餘畝，今年是第三年掛果，達到品質最佳階段，畝產量大概3000多斤。「多虧了電力保障，我們的葡萄在冷鏈運輸儲存中才能實現全程控溫控溼，口感品質如初。」 據了解，為助力農戶豐產豐收，國網臨汾供電公司組織「兩隊」隊員深入農戶家中，了解農戶對供電服務的意見和建議，及時掌握用電需求，科學指導夏收工作。 其間，隊員們深入葡萄種植基地和大棚檢查用電設備，對開關、插座、刀閘、配電箱等設備進行全方位檢查，根據排查出的缺陷隱患建立「一對一」問題檔案，明確整改措施，及時消除缺陷，確保配電線路及設備「零缺陷」運行。同時，針對農戶安全用電意識薄弱的實際情況，加大宣傳力度，隊員們通過面對面講解、發放宣傳手冊等形式指導農戶科學用電、安全用電。 在山西臨汾堯都區賈得鄉北席村農業種植基地，葡萄種植戶李雲英向供電人員介紹種植情況。國網臨汾供電公司供圖 「接下來，我要繼續堅持綠色無公害種植，優化有機肥管理，擴大種植面積，嘗試線上線下多渠道推廣，農旅融合的特色發展新模式。」李雲英不再只盯著種植園裡的葡萄，而是放眼更長遠的產業鏈。 在賈得鄉北席村，像李雲英這樣的葡萄種植戶還有300餘戶。近年來，北席村致力於打造「一村一品牌、村村有特色」的發展新格局，以葡萄產業為牽引，通過「示範戶+基地模式」補鏈強鏈，積極探索農業生態觀光旅遊、產業高效融合發展的新路子。 目前，全村葡萄種植面積達2000餘畝，年產銷量600餘萬斤，年創產值1200餘萬元。葡萄產業不僅壯大了村集體經濟，對打造品牌優勢、加快鄉村全面振興具有重要的示範引領作用。 夏風掠過北席村，顆顆葡萄攢著陽光的暖意。在這片希望的田野上，正孕育著村民增收致富的「紫色希望」。(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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