「風雨茅廬」今又開：一院「風雨」見達夫
2025-11-22 06:13 9,394次浏览拉薩8月11日電 (貢桑拉姆 巴吉 袁相普)連日來，西藏米林市盛世農業水果基地(以下簡稱：農業水果基地)千畝果實掛滿枝頭，迎來豐收旺季。6年前，這裡曾是一片低效林地覆蓋的荒灘，如今已蛻變為西藏最大的高原水果基地之一。 近年來，米林市加大相關投入力度，實施讓「荒灘」煥發新生的「甜蜜革命」，這既是「政府引導、企業主導、農戶參與」的鄉村振興新模式，更是西藏邊疆地區六十載發展巨變的生動縮影。 圖為米林市果樹林立的美麗鄉村。米林融媒體中心 供圖 走進農業水果基地，連片的桃林壓彎枝頭，空氣中瀰漫著清甜的果香。「這顆桃子是原生態，吸收了高原陽光的脆桃。」農業水果基地負責人楊開平捧著剛摘下的蜜桃說。 他介紹，自2017年至今，該農業水果基地帶動了當地務工人員7萬多人次，他們在基地裡除草、疏果、採摘等，務工費累計兌現約1080多萬元。 圖為村民沉浸在採摘瓜果的喜悅中。米林融媒體中心 供圖 「政府做優基礎設施，企業專注技術運營，這種『雙輪驅動』讓產業造血能力持續增強。」楊開平表示，作為米林市首批市場化招商項目，該基地獲政府產業扶持資金1552萬元，企業投資5948萬元。如今，基地規模已達3000畝，年產鮮果600餘噸，成為西藏自治區現代農業示範園區，覆蓋周邊5個村莊、208戶。 「農牧民在這裡務工時，要學習施肥、拉枝、疏果等一整套技術。」楊開平介紹，該農業水果基地通過「基地+村集體+農戶」的「三重收益」模式，農戶年增收最高200餘萬元，這種「不離鄉、不離土」的增收路徑，正是米林鄉村振興的特色解法。 圖為米林農民採摘蘋果。米林融媒體中心 供圖 據悉，由米林市人民政府投資的米林市盛世農業冷鏈物流儲藏中心已破土動工，預計2025年建成。該冷鏈物流儲藏中心的建成投運，將為當地蜜桃打通更廣闊的流通市場，「桃子經濟」也將加速駛入品牌化、規模化的新賽道。米林市正以特色農業為翼，在高原鄉村振興路上華麗啟航。(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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