幹在實處 闖出新路——廣東省黨員幹部擔當作為、服務經濟發展一線見聞
2025-11-12 23:56 5,952次浏览央視網消息：桃花山位於湖南岳陽市華容縣城東北方向約30公裡，橫跨湘、鄂兩省，連綿20餘公裡。抗戰時期，新四軍第五師四十五團加強連，護送江南挺進支隊、鄂豫邊區文化工作團挺進桃花山，在這裡建立了石公華抗日根據地。 黨的十八大以來，當地廣大幹部群眾弘揚偉大抗戰精神，立足資源優勢大力培育發展特色產業，助力縣域經濟高質量發展。 1943年3月，侵華日軍發動鄂西戰役，石首、公安、華容先後淪陷。按照中共中央南方局和華中局的既定方針，鄂豫邊區黨委和新四軍第五師黨委作出了「準備由襄南向江南敵後發展，待機挺進洞庭湖畔」的指示。 1943年底，新四軍第五師派遣江南挺進支隊挺進湘鄂邊區，開闢了以桃花山為中心，輻射石首、公安和華容3縣的石公華抗日根據地，使鄂豫邊區得到擴大，為新四軍進軍湖南的敵後戰場建立了一個堅實的基點。至1945年春，江南挺進支隊由原來的1個連擴建為5個主力連，從南面鉗制了盤踞武漢的日軍，也牽制了日軍攻佔常德的戰略企圖。 80多年後的今天，硝煙盡散。桃花山已被打造成一個集旅遊、休閒、度假於一體的森林公園。公園內的鄉村依託紅色文化和綠色生態資源，搞起文旅產業，咖啡館、民宿和農家樂各有特色，這些變化也讓更多年輕人選擇返鄉創業。 這些年，桃花山東麓的東山鎮仙鵝寺村同樣嘗到了甜頭。眼下，這裡的5000多畝皺皮柑迎來大面積掛果，果農們正忙著修枝追肥。 傳承紅色精神，緬懷革命先烈，當地幹部群眾艱苦奮鬥，邁步新時代產業發展的道路。東山鎮發展起了特色農業和農文旅項目；三封寺鎮培育了芥菜種植與加工品牌；北景港、注滋口等鄉鎮形成稻蝦種養產業。曾經的革命老區山鄉巨變、產業紅火，2017年華容縣28個貧困村全部摘帽，民生不斷改善。 飲長江水，做「水」文章。近年來華容主動對接長江經濟帶發展戰略，積極布局調整產業。不久前，長江岸線華容段煤炭鐵水聯運儲配基地投產運營。 此外，年發電量68億度的國能嶽陽電廠、10萬噸的供銷糧油倉儲物流項目陸續落地長江岸線華容段，當地也正全力爭取常嶽九、荊嶽昌等鐵路儘快落地，華容環洞庭湖能源消費中心的目標正加快建設。 黨的十八大以來，當地努力向國家重要先進位造業高地的目標發力，形成以現代農業與綠色食品加工、紡織服裝、通用裝備製造、生物製造為主導的產業格局。目前，華容縣擁有國家高新技術企業60家，專精特新企業27家，稅收過1000萬企業12家，地方收入突破10億元。 華容縣地區生產總值從2012年的204.1億元，增加到2024年的416.7億元。農村居民人均可支配收入從2012年的8860元，增加到2024年的30296元，增幅241.9%。
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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