2025年江蘇省中小學生實驗能力大賽總決賽在南京啟動
2026-01-15 23:40 7,248次浏览杭州8月8日電 (鮑夢妮 吳君毅)空調可按人流及氣溫動態調節溫度、會議室在人離開15分鐘後自動關燈……經過技術改造，作為浙江首個民營低零碳產業示範園，杭州市臨平區繭SPACE產業園(下稱「產業園」)的樓宇在不降低舒適度的前提下節省電力，實際節能效率達4%左右。 杭州是中國首批碳達峰試點城市。近年，該市著力將「低碳」打造為城市綠色發展新名片。例如當地推進綠色低碳工業園區建設，探索試點「零碳(近零碳)園區」，開展多技術、跨領域集成場景展示。 這令產業園建設方、杭州極能科技有限公司董事長曹國興看到了機遇。2023年，產業園遵循「替碳、降碳、固碳、易碳」的思路啟動建設。以「替碳」為例，分布式光伏電站利用園區屋頂資源，平均每年可提供約212萬千瓦時綠色電能。 據悉，自建成以來，產業園綠色能源佔比從0%提高至59.7%，年發電節電收益超90萬元(人民幣，下同)，萬元工業產值碳排放強度下降63%。 曹國興認為，產業園更重要的意義在於「可推廣」。他算了一筆帳，項目總投資790萬元，其中分布式光伏電站、儲能、節能改造都有不錯的投資回報，初步測算投資回報期在6年左右，基本不增加企業負擔，也無需政府補貼。同時園區內辦公與生產多業態混合，具有較強的普適性。 在杭州，鄉村地區也在因地制宜，探索多樣降碳路徑。 8月4日，頂部安裝光伏面板並配備充電樁的梅林村公共停車場。 吳君毅 攝 俯瞰蕭山區梅林村，不少分布式屋頂光伏在陽光下熠熠生輝。目前，該村已有60餘戶民居安裝光伏板，不僅滿足日常用電，還能把多餘的電賣出去。 村民繆文孝是村裡第一批「吃螃蟹的人」。5年前，他家屋頂安裝了6塊光伏板，只要有陽光就能入帳。「剛剛過去的7月，一共發電729度，除了夠自家用的，餘電上網還帶來253.61元的收益。」 在餘杭區徑山村，96%的森林覆蓋率和578類「野生鄰居」的生態家底，是該村打造低碳鄉村的天然優勢。 「我們聯合浙江農林大學開發浙江省首個村級竹林碳匯計量項目，科學撫育2000畝毛竹林。現在村毛竹林碳匯儲量超萬噸。」徑山村黨委書記、村委主任俞榮華介紹。 這些年，徑山村還將「綠色」藏於日常生活。「零碳」公交車站利用太陽能光伏為車站的LED屏、攝像頭及燈箱供電；景區用免費接駁車替代私家車，減少汽車碳排放；智慧茶園推行生物治蟲技術，用菜籽餅有機肥料替代化肥農藥……為鼓勵村民實踐綠色生活方式，當地推出30項低碳行為積分規則，1積分等於1元等價物，可兌換日用品或折現。2024年，徑山村村民因綠色出行、庭院美化等行為累計兌換低碳積分12萬元。 今年，徑山村入選全球環境基金「中國零碳村鎮促進項目」首批試點。「我們希望用時間證明，綠水青山就是金山銀山，零碳鄉村就是未來鄉村。」俞榮華說。(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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