從「鏈」與「煉」看「工程師紅利」（快評）
2026-01-26 17:16 7,513次浏览台州8月8日電(傅飛揚 張光劍 鄭燕睆)連日來，浙江省台州市仙居縣湫山鄉楊岸村的古楊梅園裡，梅農朱西團忙著將茶餅和樹枝發酵成有機肥，為古楊梅樹殺蟲殺菌，期待來年結出更大更甜的楊梅。 仙居是世界人工栽培楊梅起源地之一，擁有超1600年的楊梅栽培史，形成了獨特的「梅—茶—雞—蜂」古楊梅群複合種養系統。該系統於2023年11月通過聯合國糧農組織認證，成為全球重要農業文化遺產。 近日，仙居古楊梅群複合種養系統一景。仙居縣委宣傳部供圖 走進楊岸村的楊梅園，古楊梅樹枝繁葉茂，茶樹鬱鬱蔥蔥，土雞在林間踱步，蜜蜂穿梭於花叢。「楊梅樹為茶樹阻風抗寒，雞糞給果樹施肥，蜜蜂助力授粉，一畝山地能增收2萬元。」仙居縣特產技術推廣中心副主任應錚崢介紹說，這套系統巧妙串聯起農戶全年的勞作，實現「四季有活幹、月月有收入」。 時光撥回20年前，隨著東魁楊梅等現代品種興起，不少梅農砍掉百年古樹改種新品，古楊梅群面積加速萎縮。「古楊梅樹是不可複製的活遺產，消失一棵就少一棵。」仙居縣古楊梅協會(籌)會長宋驍說。 保護的關鍵是「摸清家底」。2016年，仙居縣政府成立工作組，對該縣古楊梅樹開展普查，摸排出13425棵百年以上的古楊梅樹。2021年，當地又利用數位技術構建生態監測體系，為每一棵古楊梅樹頒發數字身份證，實時監測古樹信息、養護等數據。「數據化管理讓保護更精準，也為後續開發利用打下基礎。」仙居縣農業農村大數據發展中心主任泮丹丹說。 讓梅農主動參與保護，離不開經濟激勵。古楊梅果風味濃鬱，釀酒價值高，於是仙居出臺政策，對收購古楊梅釀酒的企業給予資金補助。 當地一家酒業公司負責人楊春林率先響應，將廢棄山洞改造成天然酒窖：「收購價提高後，單株古樹效益可能超過現代品種，老百姓的保護積極性自然高了。」 在此背景下，楊春林通過「企業+合作社+農戶」的發展模式，採取「大戶帶散戶、基地帶農戶」的方式，進一步提升古楊梅鮮果品質，打響古楊梅酒品牌。目前，楊岸村年產楊梅酒50餘噸，年銷售額500多萬元，古楊梅收購價可達20元每公斤。 如今，仙居已集聚20多家楊梅加工釀造企業，針對林下茶葉、土雞、蜂蜜等土特產銷路問題，該縣300多名「共富聯絡員」上山入戶收特產，通過區域公用品牌「神仙大農」集中銷售。當地推出的「梅茶雞蜂」農遺禮盒，今年上半年銷售額達550萬元。 仙居縣政府相關負責人表示，當地正籌建「梅茶雞蜂」複合種養研學基地，探索「文化研學+農文旅融合」新模式，通過「育優種、提品質、深加工、拓渠道、強品牌」多端發力，讓千年農遺資源融入強村富民的共富新路徑，讓古楊梅群在新時代結出更多「共富果」。(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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