特寫：忻州古城下的草原風情
2025-10-29 02:52 7,742次浏览吉林鎮賚8月4日電 (郭佳 王凱)鵝還沒出欄，帳已經算明白了。吉林省鎮賚縣的一個小村莊，今年預計出欄35萬隻大鵝，年產值有望接近5000萬元。從雛鵝進棚到銷往長春、哈爾濱等周邊城市，這條「鵝經濟鏈」讓村民嘗到實打實的甜頭。 東升村養殖基地的水面上，成群大鵝正舒展羽毛嬉戲。 王凱 攝 這個「鵝村」是鎮賚縣東屏鎮的東升村。全村養鵝已有十多年歷史，今年迎來高點，養殖規模達35萬隻。村裡的養殖戶從去年的二十幾戶增至現在的36戶，幾乎家家上規模，成了名副其實的「專業村」。 眼下，鵝棚裡的大鵝羽翼漸豐，進入育肥關鍵期。等到8月中旬，它們將集中出欄，發往長春、哈爾濱、大慶等地，搶佔餐桌消費旺季。主打的三花白鵝、霍爾多巴吉鵝，肉質細嫩，脂肪低、蛋白高，市場價格穩定在每斤13元左右。 東升村養殖戶王力抓住一隻鵝向記者展示。 王凱 攝 「今年行情不錯，我家養了一萬隻，眼瞅著能掙個二十來萬(元)。」養殖戶王力說，從雛鵝進棚那天起，村裡請的技術員就三天兩頭上門，教控溫、防疫、餵料，「照著幹就成，咱也踏實。」 東升村能養得好鵝，靠的是一整套科學的養殖體系。鵝舍按照統一標準建設，地面抬高、硬化防潮，供暖設備一應俱全。雛鵝住進來後，頭一個月溫度維持在28℃到30℃，再逐步降溫，幫助它們平穩適應室外環境。 飼養環節也不馬虎。大鵝每天洗澡、吃料都有講究。技術員會根據鵝齡調整糧食配比，還定期稱重，發現個頭偏小的還要「開小灶」特別照料。 防疫更是重中之重。鵝舍墊料每周消毒，疫苗統一接種，出現病鵝立即隔離治療。「我們村的鵝，防疫程序一步不少。」王力說，整個過程由畜牧技術人員全程跟進，確保養殖風險降到最低。 早些年，東升村也曾遇到發展瓶頸。最現實的就是「想養沒地」。為了解決這個問題，村黨支部挨家挨戶走訪調研，統一規劃養殖用地，把原本零碎的小塊地整合成幾處集中養殖區，建設起成套鵝棚。「以前是各養各的，現在是抱團幹了。」東升村黨支部書記王傑說。 東升村養殖基地裡，大鵝在水中暢遊。 王凱 攝 隨著「東升大鵝」在周邊逐漸打開銷路，外地收購商也越來越多地上門洽談。目前，村裡正謀劃延伸產業鏈，推動鵝肉深加工，由單純「賣活鵝」向銷售分割鵝、醬滷鵝、速凍鵝肉等產品轉變，提升附加值。 不過，「鵝經濟」要飛得穩，還需要更多保障。業內人士指出，鵝養殖對市場行情和疫病控制依賴度高，一旦出現價格波動或疫情，將直接影響收益。儘管挑戰不小，但村民信心十足。 鵝棚裡每天早早就亮起燈，養殖戶們翻料、添水、觀察鵝群，一直忙到晚上才歇氣。「現在有技術有人教，養鵝不怕沒出路。」王力說。(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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