美國首次在臺灣地區部署巡飛彈
2026-03-08 02:50 8,751次浏览麗水8月9日電(傅飛揚 王傑敏 聶涵)盛夏時節，走進浙江省麗水市蓮都區仙渡鄉葛畈村的一家臨街咖啡店，涼意與桃香撲面而來，消解了蒸騰的暑氣。「嘗嘗我們剛推出的『桃桃特飲』。」鄉村咖啡師葉愛紅將一杯顏色粉嫩的飲品遞到顧客面前。這杯夏季特飲，成了市民遊客打卡仙渡鄉的「標配」。 仙渡鄉的桃產業始於1995年，彼時，村民嘗試引種「迎慶桃」後，發現該品種適宜本地栽培，果形大、甜度高，之後便大面積推廣。近年來，仙渡鄉種植的「燕紅」等品種也多次獲浙江省、麗水市果蔬展銷會金獎，精品桃種植面積近3000畝，產值超2500萬元。 「三月賞花、七月品果」是仙渡鄉延續多年的文旅名片——每年三月桃花盛開時，桃花市集應運而生，沿著景觀設置的桃花宴一桌難求；「紅韻仙渡 桃香築夢」採摘研學活動已連續舉辦三期，每次都讓小朋友們流連忘返；仙渡老街的鄉村公共文化中心裡，桃子造型水杯、桃花主題漆扇、桃木雕頭梳等10餘種文創產品成為可供遊客挑選的「桃源記憶」…… 近日，小朋友在研學活動中摘桃子。蓮都區委宣傳部供圖 一顆桃，撬動了農文旅融合的蝶變。仙渡鄉緊扣農時節點，將桃文化深度融入餐飲、住宿等業態，打造出「仙桃+研學」「仙桃+文創」「仙桃+賽事」等多種新業態，開發5條精品文旅線路。數據顯示，近3年來，仙渡鄉年均接待遊客達5萬人次，帶動村民增收超500萬元。 美好蝶變同樣發生在銷售端。過去，仙渡鄉的鮮果銷售大多依賴上門收購的批發商，渠道單一且易受市場波動影響，「桃香也怕山路遠」的情況長期存在。如今，一群懂技術的新農人紮根鄉村，用直播帶貨賦能農戶銷售。 「家人們看這絨毛、這甜度，仙渡仙桃脆甜多汁，品質有保證，今天下單，明天發貨……」鏡頭前，新農人鈄越舉著桃子說。她一邊教網友辨別桃子成熟度，一邊帶著鏡頭掃過分揀流水線——村民們有序將新鮮採摘的桃子套網、裝箱。 眼下，仙渡鄉整合本土「直播達人」，推出「一對一」「一對多」直播技能培訓，讓網絡直播間成為果農的「雲攤位」。目前，該鄉已有20名農戶成功掌握直播帶貨技能，加入線上銷售大軍。屏幕裡火熱的訂單，常常讓枝頭的鮮桃還未完全成熟就被預訂一空。 為持續擦亮這張「甜蜜名片」，仙渡鄉正乘勢而上：深化本土「村播」培育體系，壯大線上推廣力量，打造更多「仙桃代言人」；積極對接大型連鎖商超、國企採購平臺等，拓展品牌影響力；以桃產業為核心資源，大力發展生態採摘遊、研學遊，不斷豐富品牌內涵，提升品牌價值…… 從「一顆桃子」到「一片桃源」，仙渡鄉的「桃文章」越做越甜。(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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