海口「三港」將於16日19時至17日5時停運
2025-11-03 14:32 2,652次浏览三明8月11日電 (章龍 陳睿)「微風輕拂肌膚，空氣中都帶著令人愉悅的清爽。」近日，來自福建福州的遊客蔡炬輝被三明市泰寧縣新橋鄉大源村的優美環境所沉醉。這個藏在閩西北群山中的古村落，正是三明市勾勒城鄉共美圖景中的生動一幕。 福建三明。林文斌 攝 三明素有「中國綠都」的美譽。近年來，三明市大力推進重點行業超低排放改造，完成鋼鐵、水泥等行業廢氣治理項目。2024年，全市6個縣空氣品質位列全省前十，19個國控斷面首次實現全域優質水。 以綠為底，三明市推動鄉村與城市共赴美麗之約：閩臺鄉建鄉創合作交流中心架起連心橋，幾十條鄉村振興精品線路如彩練纏繞山間，三元區、泰寧縣成為閩臺合作的樣板，越來越多村落躋身中國傳統村落名錄……每一項成效都是城鄉融合發展的有力見證。 依託優渥的生態家底，三明市大力發展生態農業和文旅產業。在建寧縣一家現代化牧場車間裡，奶牛們正有序地進行自動化擠奶。「我們堅持生態養殖，牛奶品質有保障，產品銷往全國各地。」牧場負責人介紹，牧場通過「公司+基地+農戶」模式，帶動周邊農戶發展牧草種植，實現增收致富。 從沙縣農村產權交易中心到福建兩山生態產品交易公司，三明市構建起「市級中心+縣級分中心+鄉鎮服務站+村級服務室」四級體系，交易品種拓展到林權、碳票等18類。泰寧縣的林業碳票跨區域交易1.73萬噸，明溪縣的「觀鳥經濟」經營權拍出28萬元，這些創新舉措讓生態資源有了「市場價」。 在城鄉物資流通上，三明市積極整合農村運輸閒置資源，精準打通農產品進城「最初一公裡」和民營快遞進村「最後一公裡」。如今，232條農村客貨郵融合線路穩定運營，客貨郵服務實現全市建制村100%覆蓋。 「過去賣黃花梨，得凌晨3點起床趕班車，現在客貨郵專線直接到村口收貨！」建寧縣溪口鎮果農李建國如是說。除了建寧的黃花梨，大田的高山茶、永安的芙蓉李等優質農特產品，通過這張「毛細血管網」，48小時內就能擺上上海、福州的商超貨架。 三明市將精神文明建設作為打通城鄉壁壘、促進融合發展的強勁引擎，著力營造「向上向善」社會風尚，依託全市78個樂齡學堂及遍布城鄉的長者食堂、文化活動室等陣地，創新推行「共學、共餐、共伴」互助養老模式，讓老人走進學堂，擁抱健康生活。 如何讓文化活水更可持續、精準「滴灌」？三明市創新實施文化特派員制度，選派文藝骨幹駐村開展文化服務。 在尤溪縣洋中鎮，文化特派員指導村民成立了腰鼓隊、廣場舞隊，還幫助挖掘整理當地民俗文化。「村裡有了自己的文化隊伍，節日活動搞得紅紅火火。」村民們對豐富的業餘生活十分滿意。 精神文明建設與鄉村治理的深度融合，讓三明城鄉呈現出和諧發展的美好景象。生態優美、交通便捷、鄉風文明，三明正向著革命老區共同富裕的目標闊步前行。(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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