武俠劇，是否依然具有生命力？
2025-12-09 21:12 1,359次浏览麗水8月12日電(傅飛揚 李陳欣 雷沈英)眼下正值翠冠梨採摘旺季，走進浙江省麗水市景寧畲族自治縣紅星街道綠草源村的翠冠梨基地，飽滿的翠冠梨綴滿枝頭，果香四溢。梨園裡，果農們忙著摘果、裝兜、入筐。翠冠梨通過單軌運輸機抵達分揀中心後，再由工人分揀、打包，銷往各地市場。 近日，果農採摘翠冠梨。李陳欣 攝 「今年陽光、雨水豐沛，翠冠梨的品相和口感都不錯。我們種植了100多畝翠冠梨，產量超過5萬公斤，全部銷售完大概有100多萬元收入。」該基地負責人葉忠友介紹說。 除翠冠梨外，綠草源村還種植了「蘋果梨」「秋月梨」「老雪梨」三個優質品種，通過科學規劃種植結構，實現從6月至10月梯次成熟、錯峰上市，有效帶動村民和村集體增收，讓「甜蜜梨」成為「共富果」。 翠冠梨是紅星街道發展梨產業的生動縮影。近年來，當地大力實施雪梨產業振興工程，充分發揮「金鐘雪梨」百年品牌優勢，通過擴面種植、產業延鏈、文旅融合等方式，以「畲鄉雪梨」振興帶動鄉村發展。 紅星街道相關負責人表示，他們把楊綠湖村、金鐘源村作為雪梨產業培育點，以產業振興帶動鄉村振興，並通過「基地+農戶」模式，創新「三免一獎補」、梨園「共富學堂」等措施提升周邊農戶積極性，持續擴大「畲鄉雪梨」種植面積。 截至目前，紅星街道建有嶺根、綠草等5處專業基地，雪梨種植面積已達2000餘畝。步入豐產期後，當地雪梨年產量可達25萬公斤，產值可達1000萬元。 與此同時，紅星街道謀劃引進雪梨深加工先進生產線，利用機器標準化生產雪梨膏、雪梨糖、雪梨酒等精深加工產品；當地強村公司完成了「畲鄉雪梨」商標註冊和品牌包裝設計，以品牌、品種、標準、標識「四統一」助推雪梨產業走向更廣闊的舞臺。 雪梨「搭臺」，文旅「唱戲」。如今，紅星街道還將庫區峽灣、梨園、垂釣、歷史文化等資源深度整合，引資打造金鐘「梨花峽」水旅融合項目，積極探索舉辦「雪梨採摘節」「雪梨生活節」等文旅活動，不斷激發鄉村振興內生動力，為經濟發展注入新活力。 據介紹，下一步，紅星街道將堅持以品牌運營為抓手，持續打響「畲鄉雪梨」金名片，推進品種優化、品質提升、品牌打造和農旅融合，讓雪梨產業帶動更多鄉親在家門口致富。(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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