上海出品《浪浪山小妖怪》何以破國產二維動畫天花板？
2025-11-24 17:40 9,243次浏览在浙江省台州市椒江區沿海，每天都有不少穿著藍色馬甲的人來撿拾塑料瓶、廢棄漁網、漁具等，再送往附近的「小藍之家」收集點回收。這道「藍色」的風景線，對應著台州市近年來探索實施的「藍色循環」治理體系，為大海「美顏」的同時，也帶動了百姓增收。 台州溫嶺箬山「小藍之家」家長、漁民對接人張文祥說：「海洋裡的塑料瓶回收價高，能達到1.5元到2元一斤。」漁民收集、再生企業回收處理後再出售給有環保需求的下遊企業，生產出手機殼、服裝、鞋子等。一條由政府引領、企業主導、公眾參與的完整價值鏈搭建起來，海洋垃圾變成了「寶藏」。 這是一次生態共富的實踐。藉助數位化溯源體系，下遊出口企業能夠獲得國際權威機構認證，打開國際海洋塑料再利用的高端市場；上中遊運營企業、認證機構等組建起「藍色聯盟」，將海洋塑料交易額的20%作為「藍色共富基金」，開展物資補貼、綠色信貸、社會保障等服務，惠及更多主體，也讓「藍色循環」更可持續。 「近年來，人們參與環保的意識提高了。以前不少漁民比較牴觸，覺得收集漁網、塑料、油汙等是個麻煩事，現在都會主動來問能否回收，因為他們真的從中受益了。」項目主要參與方藍景科技有限公司生產副總經理方敏告訴記者。2023年，「藍色循環」項目從全球2500多個項目中脫穎而出，獲得聯合國環保最高榮譽「地球衛士獎」，成為全球海洋治汙標杆。 這也是浙江陸海統籌推進海洋治理的縮影。 陸域面積10多萬平方公裡、海域面積超26萬平方公裡，擁有6715公里海岸線、佔全國的20.3%……海洋，賦予了浙江獨特的自然優勢。 開展海岸線整治修復三年行動，推進「藍色海灣」整治行動，成為全國首個生態保護修復產業專項基金改革試點……這些年，浙江保護海洋的力度不斷加大。為了讓海洋掙脫「塑縛」，今年7月底，浙江省人大常委會批准《台州市海洋塑料廢棄物治理規定》。這個全國首部針對海洋塑料廢棄物治理的地方性法規，把「藍色循環」模式上升為制度化成果，為全國沿海城市以法治化治理海洋汙染提供了可供借鑑的經驗。 海洋汙染，問題在海裡，根子在陸地。海洋汙染物80%以上來自陸地。強化陸海統籌、綜合治理，從源頭上減少陸源垃圾入河下海，才能避免陷入一邊傾倒、一邊治理的局面。浙江省生態環境廳副廳長麻勝聰表示，浙江一體推進陸源汙染治理、入海氮磷控制、流域生態保護，著力提升入海水質。「十四五」前4年，浙江近岸海域優良水質比例平均較「十三五」提高18.6個百分點。 從寧波市象山縣黃避岙鄉斑斕海岸線廣場遠眺，海水退潮後，露出的大片灘涂上，小螃蟹、小魚在爬行、跳動。西滬港海岸線沿線的萬畝優質灘涂，生長著紫菜、海帶、滸苔等「西滬三寶」，擁有豐富的藍碳資源。 海洋是地球上最大的碳庫。象山旭文海藻開發有限公司總經理朱文榮介紹，滸苔就是「吸碳大戶」，海洋中1公斤滸苔苗可長成1000公斤滸苔，它們在生長過程中吸收海水和空氣中的氮、磷、碳，起到固氮、固碳作用，科學計算後可以得出滸苔生長過程中固碳的數量。「從銷售收入看，漁民養殖紫菜、海帶等的收入比不上養殖黃魚、鱸魚，但從生態效益看，前者明顯高於後者。」朱文榮說。 2023年2月28日，一場特別的拍賣會在黃避岙鄉舉行，拍賣標的正是藍碳。最終，總重量為2340.1噸的藍碳以每噸106元的價格成交。作為交易賣方之一，朱文榮的公司出售了2022年滸苔碳匯量246.1噸，拍賣所得資金主要用於滸苔苗種培育養殖及固碳機制研究，形成「技術—產業—環境」的良性循環。 實踐表明，保護海洋生態能「變現」，開發海洋資源能增值。「目前，市場對藍碳需求非常大，都在等著我們把藍碳產品開發出來。」象山縣發展和改革局副局長胡盛敏告訴記者，打通海洋資源向資產轉化的通道，既增加養殖收入，又能助力「雙碳」目標，實現海洋生態效益和經濟效益雙提升。 麻勝聰表示，浙江始終把海洋生態文明建設放在突出位置，持續探索創新海洋生態環境治理模式，讓海更藍、灘更美，不斷提升人們的獲得感、幸福感、安全感。 (文/本報記者 牛 瑾 李 景 原 洋 朱雙健 曾詩陽) 來源：經濟日報
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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