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2026-01-17 20:57 9,678次浏览北京8月8日電 (記者 張楊彬)《中國一鄉一品產業促進計劃白皮書》(簡稱《白皮書》)發布儀式8日在北京舉行，儀式上同時宣布成立中國一鄉一品產業發展母基金。 2016年，一鄉一品產業促進計劃由中國民族貿易促進會(簡稱中國民貿)牽頭啟動。該計劃旨在面向全國2800多個縣市、4萬多個鄉鎮，梳理打造優勢地域品牌。《白皮書》從產業融合發展層面解析農業數智化、綠色化、融合化發展趨勢，明晰了社會力量合力推動農業農村現代化的關鍵任務，助推農業增效益、農村增活力、農民增收入。 中國一鄉一品產業發展母基金由中國民貿倡議，中國民貿一鄉一品產業促進中心和中金資本共同發起設立，目標規模30億元(人民幣，下同)，首期募集5億至10億元，中長期通過構建「1+N」母子基金體系，實現150億至200億元的全國性基金集群戰略目標。母基金將聚焦現代農業、智慧農業、食品及農產品加工、民族文旅、現代商貿物流等產業和領域，引導社會資本高效助力鄉村全面振興和縣域特色產業高質量發展。 中國民貿會長藍軍在致辭中表示，期待與中金資本、深農投等投資機構深度合作，聚焦人民群眾對高品質美好生活的需求、地方政府對精準招商的需求以及體系內企業對多元融資的需求，引導和撬動更多社會資本、產業資本、創投資本，在綠色農業、生態農業、數智農業、未來農業領域投早投小，為一鄉一品特色產業提質升級、各類農業經營主體增信融資提供堅實支撐和高效賦能。 中金資本運營有限公司董事長單俊葆表示，中金資本作為服務國家戰略的金融機構，未來將與中國民貿攜手同行，用資本活水澆灌特色產業、以科技創新重塑鄉村產業，促進金融與產業鏈、供應鏈深度共生，共同推動中國一鄉一品產業促進計劃更好服務鄉村振興、質量強國等國家戰略。 深農投集團黨委書記、董事長黃偉發言時指出，深農投和中國民貿錨定農業強國目標，深入貫徹國家鄉村振興戰略，通過共建一鄉一品產業鏈，讓傳統農業實現「從產品到商品」「從分散到聚合」的價值增值。他表示，深農投將與中國民貿緊密協同，加強流通渠道、農業科技與縣域農業資源對接，助力「山貨出山」，讓「土貨變潮」。 中國民貿理事會主席團常務主席兼一鄉一品產業促進中心總幹事張玉鋒介紹了母基金的優勢和發展潛力。他表示，母基金將精準挖掘有市場潛力、具備核心競爭力的優質項目，匹配適合的落地場景，以產業金融服務助力構建高效且具韌性的現代農業全產業鏈，以社會組織服務平臺助力一二三產融合發展。(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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