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2026-01-10 03:57 6,765次浏览承德8月10日電 題：河北興隆見聞：受災企業有序恢復生產 作者 董皓楠 王夏菲 一顆顆包裝完成的空心山楂在履帶上傳送，工人們將各類山楂製品打包裝車……8月10日，位於河北省承德市興隆縣六道河鎮的承德市巨源食品有限公司已恢復往日的忙碌。 受強降雨影響，興隆縣遭遇洪澇和地質災害，處在潮河流域的六道河鎮是受災最嚴重的鄉鎮之一。隨著災後恢復重建工作的推進，部分受災企業有序恢復生產。 承德市巨源食品有限公司門前緊鄰河道和G234國道興陽線。該公司運營部經理孫靜說：「接到預警，我們提前做了防汛措施，包括將貨品離地、堆放沙袋等。這些措施在一定程度上減輕了公司的損失。」 8月7日，興隆縣一受災食品生產加工企業進廠區大橋已修繕完成。 董皓楠 攝 興隆縣有「中國山楂之鄉」之稱。興隆縣農業農村局提供的數據顯示，全縣山楂栽培面積22.6萬畝，年產量20萬噸。依靠豐富的山楂資源，當地成立了山楂加工企業70多家，帶動果農增收致富。 孫靜介紹，該公司每年在興隆縣收購山楂1000餘噸，吸納就業110餘人，是當地山楂加工代表性企業之一。災害發生後，該公司積極與經銷商溝通解決訂單延誤問題，在修繕自身場地設施同時參與當地災後重建，目前已全面復工復產。 孫靜說，按照要求，公司已將受災情況報至興隆縣發展和改革局、農業農村局，並在當地食品藥品監督管理部門的監督指導下，將受洪水汙染的產品與原料全部銷毀。「我們會保證食品安全，維護興隆山楂的口碑。」她相信企業可以「慢慢恢復，再挺過來」。 8月7日，興隆縣一農民專業合作社廠區內淤泥堆積。 董皓楠 攝 地處受災較為嚴重的六道河鎮周家莊村，興隆縣永尚種植農民專業合作社遭受了山洪的巨大衝擊，殘存院牆上半人高的泥沙印記仍清晰可見。廠區內，該合作社負責人侯金星正帶頭進行清淤工作。據他介紹，該合作社主營山楂等果品粗加工，每年從果農處收購山楂3000餘噸，板慄、核桃、山杏等各數百噸。此外，合作社還帶動70餘人就業，每年為村民增加工資收入100餘萬元。 「當務之急是重建冷庫，不誤山楂採收季。」周家莊村黨支部書記兼村委會主任李德林近日忙於恢復重建工作，他在接打電話的間隙介紹，周家莊村原有果樹約11萬株，每年以山楂為主的果品收入約300萬元，此次約8萬株果樹受損，甚至「土地都衝毀了」。原本「滋養」著農作物的土層衝為四處堆積的淤泥，李德林說，下一步，將組織黨員義工和村民義工清淤，「為了恢復生產，大家都主動多幹活」。 8月7日，位於六道河鎮周家莊村原儲藏能力500噸的冷庫。 董皓楠 攝 興隆縣農業農村局副局長趙輝說，受此次強降雨影響，興隆縣農業生產遭受嚴重損失，其中以山楂為主的水果損失最大。據初步統計，全縣水果受災面積近5000畝，其中絕收面積2200多畝，成災面積3600多畝，減產損失940萬元，果樹損毀損失900多萬元。因災受損家庭農場27家、合作社20家、涉農企業9家。 趙輝表示，下一步，該縣農業農村局將圍繞「統計、申報、指導、幫扶」四條主線推進工作：一是繼續查漏補缺，確保災情數據精準；二是依據受災情況申請扶持資金和產業項目，力爭一個月左右到位首批扶持資金，年底前開始落地產業項目；三是持續開展災後排水清淤、扶正培土、施肥噴藥、疏鬆土壤等農業技術指導；四是聯絡幫扶對口村全面恢復重建。 「我們在春季統一組織了農戶參加農業保險，已實現全縣範圍覆蓋。家庭農場、合作社和企業可向銀行申請無息貸款，儘快恢復生產。」趙輝說，10月是興隆縣山楂收穫的時節，縣農業農村局將盡全力保住當季收成，在該節點前搶回部分產能。(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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