上海首發哲學社會科學「五大文庫」
2026-01-15 13:55 9,253次浏览晉城8月11日電 題：碩果滿枝梨飄香 山西高平打造「梨」想生活 作者 楊佩佩 李金莎 李娜 立秋時節，在山西晉城高平市馬村鎮大周村的梨園，金燦燦的皇冠梨掛滿枝頭，遊客們穿梭在梨樹間，一邊品嘗脆甜的梨果，一邊體驗採摘的樂趣，盡享田園豐收喜悅。 「我家住在附近，聽說這裡的皇冠梨熟了，特意過來採摘。」遊客陳愛梅說，這裡的皇冠梨皮薄、肉脆、水分足，準備多採摘一些，帶給家人和朋友們。 在高平市馬村鎮大周村的梨園，金燦燦的皇冠梨掛滿枝頭。 邢宇琛 攝 梨園負責人韋國成說：「我們成立了合作社，流轉130畝土地，種植皇冠梨和大黃梨兩個品種，梨樹達5000多棵。初秋正是皇冠梨上市的季節，這幾天來採摘的遊客和上門收購的客商都不少。」 梨果品質好，管護是關鍵。在梨樹種植過程中，韋國成對村民們進行技術培訓，採用科學化、精細化的方法對梨樹進行全生長周期的管護，並帶動50多名村民在家門口就業。據介紹，今年是梨園掛果的第二年，從長勢和採收情況來看，皇冠梨總產量預計在2.5萬斤。 韋國成表示，皇冠梨採摘期可持續至9月份，摘完皇冠梨是黃梨成熟的季節，現階段通過田園採摘和現摘現銷的模式，進一步拓寬銷路。接下來將利用短視頻加強宣傳，吸引更多遊客走進梨園，體驗田園採摘的樂趣。 成片的梨樹鬱鬱蔥蔥。 邢宇琛 攝 連日來，高平市陳區鎮開化寺鑫森源種植專業合作社的丹霞紅梨同樣迎來採收期，村民們搶抓時機，忙著採摘、分揀、裝箱，搶「鮮」供應市場。 「我們每天六點多就來梨園採摘了，這個品種的梨皮薄多汁，摘的時候得輕拿輕放，還得保留果柄，這樣保鮮期會更長。裝箱時，我們還要逐個檢查，有蟲眼或者裂口的都會剔除，保證品質。」村民姬豔花一邊採摘，一邊分享採摘技巧。 該合作社共流轉土地300餘畝，主要種植晚秋黃梨，以及1000餘棵丹霞紅梨、2000餘棵玉露香梨，並利用條塊地套種皇冠梨、核桃、蘋果及時令蔬菜，構建起「多元種植、錯峰上市」的產業格局，讓土地效益最大化。 村民們提著小桶穿梭於果樹間，嫻熟地採摘成熟的梨果。 郭少宇 攝 「目前，丹霞紅梨已全部成熟，預計一周內完成採收，總產量可達2萬餘斤。除固定客商上門收購，每天還有許多遊客前來採摘，日均銷量大概1000斤，銷路很不錯。」合作社負責人張巧梅說，隨著玉露香梨、晚秋黃梨陸續成熟，合作社將抓住時節，組織村民做好採收工作，在保障市場供應的同時，帶動更多村民在家門口就業增收。(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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