「中國石油工業搖籃」玉門老城「枯木逢春」
2026-02-01 17:40 3,259次浏览深一腳、淺一腳，早上8點剛過，荀冉就繞著村裡的「水鄉藍龍」百畝標苗養殖基地忙活起來，鞋上沾滿了泥。在一處養殖塘口前，她拿出試管，舀起水，仔細觀察。「最近塘口裡的水有點渾濁，不過問題不大，不影響藍龍蝦的生長。」荀冉說，「這些藍龍蝦可是村裡的致富寶貝，一點兒也不敢鬆懈。」 荀冉是安徽省馬鞍山市當塗縣石橋鎮團月村村幹部，本科就讀於南京農業大學食品科技學院食品質量與安全專業，碩士攻讀的是江南大學生物工程學院生物與醫藥專業。多年求學，專業課程一直與生物、食品相關，荀冉一直想利用自己所學的知識在農村有一番作為。 找定位 「有相關專業背景，不論是發展養殖還是向村民推廣，都能幫上大忙」 2023年6月，荀冉通過考試被錄取為安徽省選調生，當年9月，根據組織安排，擔任團月村黨總支書記助理。 荀冉來得正逢其時——為了發展村集體經濟，2023年團月村聯合謝公村、團林村，引進澳洲藍龍蝦苗進行養殖，10畝試點基地當年豐產豐收。「2024年我們與外地一家專業公司合作，共建了佔地面積達100畝的養殖基地，準備向周邊村民推廣藍龍蝦養殖，帶動大家增收致富。」團月村黨總支書記佔陽說，「荀冉正好有相關專業背景，不論是發展養殖還是向村民推廣，都能幫上大忙。」 為了更好地掌握藍龍蝦養殖相關技術，荀冉跟著公司技術員一趟趟往基地跑。技術員說的水質調控參數、投餵量的配比、病蟲害防治的關鍵節點，荀冉都記在本子上，晚上回去再細細琢磨，遇到不懂的就及時向專業人員請教。「荀冉的進步很快，不僅養殖知識水平有了提升，心也越來越細。」佔陽笑著說。 技術懂了，經驗有了，在村裡的統一安排下，荀冉開始滿懷信心地向村民推廣藍龍蝦養殖。 團月村一直有水產養殖的傳統，以小龍蝦、螃蟹居多。常年在外務工的村民邢路前些年回到了村裡，流轉了幾畝水塘養螃蟹。因受市場行情等因素影響，邢路這些年的養殖收益並不是太好。 荀冉了解到這一情況後，準備從邢路身上尋找突破口。 沒想到，迎接她的是一盆冷水。 遇瓶頸 「以為解決了『能不能養』的技術問題，就解決了所有問題」 「我養螃蟹雖然收益不是很高，但賺多賺少，好歹心裡有個數，可你們的藍龍蝦誰知道能不能養活？」「就算養活了，我剛起步，又賣給誰呢？」……荀冉剛介紹完情況，邢路便提出一連串問題。 碰了一鼻子灰，荀冉有些灰心，可仍不甘心。「村民的顧慮是有道理的，但這麼好的項目，難道真的推廣不開？」荀冉將情況反饋給佔陽，發現這並不是個例，其他村幹部也遇到過類似情況。大家決定聚在一起，分析原因。 「鄉親們年紀都不小了，家底也不算殷實，不願冒風險可以理解。」「鄉親們看重的不是能不能養活，而是『養了不虧』。」「咱們這樣介紹，他們很難聽進去，要講點實在內容，讓大家心裡有底。」…… 大家的一番話讓荀冉茅塞頓開。「我之前太想當然了，以為解決了『能不能養』的技術問題，就解決了所有問題。」荀冉的聲音漸漸堅定起來，「村民擔心銷路，我們能不能籤回收協議？大家怕自己技術不過關，是不是可以搞『基地+農戶』的託管模式？」和村幹部們的討論讓荀冉逐步明確了方向。 「通過這件事，我明白了一個道理。想讓鄉親們接受新鮮事物，先得讓他們接受我，相信村幹部。」荀冉說。 換思路 「還需要替大家多想一步、多看一層，才能取得鄉親們的信任」 再次接觸，荀冉改變思路，和邢路掰著手指頭算起帳來：「基地的蝦苗、飼料都可以先賒給你，養得好的話，一畝蝦塘能掙1萬多塊錢。」 「你只管養，我們來負責銷路。」其他村幹部也幫著做工作，「萬一賣不出去，村裡全收了，給的價格肯定讓你滿意。」為了讓村民們吃下「定心丸」，荀冉和村幹部們早就行動起來。他們聯繫外地專業公司，籤訂了保底回收協議，還與幾家大型餐飲酒店和商超達成初步合作意向。 邢路決定試一試，在原有水塘的基礎上，又流轉了十幾畝，23畝水塘全部養上藍龍蝦，「現在每畝平均收益真能達到1萬塊呢。」邢路笑著說，「當初果然沒選錯。」 與邢路不同，謝公村村民程昌喜多年養殖小龍蝦，原本十分看好藍龍蝦的市場前景。「去年推廣時，他很快就接受了，而且還答應從村裡基地訂購蝦苗。」荀冉介紹。 但沒想到，就在村裡準備交苗前的一個星期，程昌喜卻說不要了，這讓荀冉有些擔心。但有了前一次的經驗，她很快冷靜下來。 多方打聽後，荀冉得知，程昌喜發現網上有不少藍龍蝦蝦苗的銷售渠道，價格比村裡的便宜，就網購蝦苗，先幹了起來。但不到一個月，蝦苗全死了。原來，在養殖藍龍蝦前，程昌喜沒有對塘口進行徹底消毒。「我們趕到現場，發現塘裡有很多以前死掉的小龍蝦，還堆積著不少淤泥。」荀冉說，「在村裡的指導下，清淤、曬塘，徹底消毒，還把塘口改造成長條形，便於後期管理。」之後，荀冉把程昌喜的情況整理成案例，讓更多養殖戶避免發生類似錯誤。 新的蝦苗投放後，荀冉和技術人員全程提供技術保障。「飼料需要餵多少，水質情況有無明顯變化，如何應對高溫、病蟲害……這些我們都會與養殖戶及時溝通。」荀冉說。 為了更好地讓利於民，村裡基地把蝦苗價格壓了又壓，每隻從1.7元降到1.5元，荀冉說：「現在村民們更願意到村裡基地拿蝦苗，今年程昌喜又買了3萬多尾，正準備大幹一場呢。」 如今，村民們對村幹部讚不絕口，藍龍蝦養殖推廣越來越順利。截至今年5月底，基地已與周邊30戶養殖戶籤訂了供養銷一體化協議，輻射養殖面積超700畝。 「鄉村全面振興的路上，沒有現成的答案。」荀冉坦言，一波三折的養殖推廣之路，給她好好上了一課，「學用不能兩張皮，這個道理大家都懂，但做起來並不簡單。學用結合是年輕村幹部的必修課，要真正把所學知識用在實際工作上，還需要替大家多想一步、多看一層，才能取得鄉親們的信任。」 連結 針對部分年輕幹部在農村基層存在適應環境難、工作開展難、紮根立身難等「水土不服」問題，安徽省馬鞍山市建立「1+N」導師幫帶制度，由95名縣處級領導幹部結對幫帶，所在鄉鎮領導班子成員和村黨組織書記擔任年輕幹部成長「雙導師」，在思想上傳、在業務上幫、在作風上帶。 針對年輕幹部因缺乏實踐經驗而有本領恐慌的問題，馬鞍山市每年在鄉村幹部實訓基地開設「田間課堂」，組織35名「優秀村支書」面對面傳授經驗。實施「百人跟崗」計劃，每年選派至少100名優秀村幹部赴長三角跟班學習、實訓體悟。市、縣每年開展村幹部、選派幹部「擂臺比武」20多場，為年輕幹部搭建幹事創業平臺。 為了讓年輕幹部留得住，馬鞍山市暢通晉升渠道，每年面向優秀村幹部考錄鄉鎮公務員、招聘鄉鎮事業編制人員，並落實「鄉編村用」機制。 (本報記者田先進整理) 《 人民日報 》( 2025年08月05日 11 版)
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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