美方以「為伊朗石油運輸提供便利」為由制裁中國企業 中方回應
2026-03-05 12:03 7,856次浏览陝西佛坪8月10日電 題：清涼秦嶺藏商機 「熊貓經濟」激活山水價值 作者 李一璠 從炎熱的關中平原一路向南，穿越秦嶺，抵達陝西省漢中市佛坪縣，沿途的竹林沙沙作響，漸覺涼爽。幾輛車身繪有熊貓圖案的計程車穿梭其間，為靜謐小城添上一抹生動的色彩。 森林覆蓋率超91%的佛坪縣不僅是秦嶺大熊貓、金絲猴的自在家園，更以「熊貓IP」為匙，解鎖生態寶藏的經濟密碼，「熊貓經濟」與「清涼經濟」成為縣域發展雙引擎。 2025年8月，陝西佛坪的秦嶺大熊貓正在進食。 李一璠 攝 佛坪縣擁有130餘只野生大熊貓，「偶遇熊貓」在當地是尋常事。連日來，秦嶺大熊貓佛坪救護繁育研究基地、熊貓谷等地遊人如織，採風團、研學團絡繹不絕，秦嶺大熊貓或悠閒地躺著吃竹筍，或靈活地攀爬樹木，憨態可掬。 「佛坪景色漂亮，熊貓一舉一動都很可愛，太治癒了。這裡帶給人很多視頻創作上的靈感，我會把在這裡的見聞創作成視頻，分享在網絡平臺上。」近日在佛坪採風的美國青年諾亞(Noah)感慨道。 「清涼避暑與熊貓探秘共同寫就佛坪的旅遊請柬。暑期民宿幾乎天天滿房，不少民眾會提前一周在線上預訂，鎖定房源。」當地一民宿負責人董凡說。 村民紛紛在景點周邊售賣起野生山核桃、秦嶺蜂蜜等特產。山貨搭上旅遊「快車」，成為遊人能帶走並分享的「秦嶺味道」。 2025年7月，佛坪縣一草地星空音樂節現場。 曹鈺寵 攝 與此同時，熊貓水上闖關音樂季、秦嶺熊貓音樂嗨唱季等文旅活動的開啟，吸引眾多遊客歡聚在此享清涼、品美食，進一步帶動周邊民眾增收。 在佛坪縣王家灣村經營農家樂的蹇永平說：「我們村成功舉辦了多場草地音樂節，極大促進了村裡的經濟發展。在生意興隆的日子裡，農家樂每日接待量可達百餘人次，營業額達2000元(人民幣)。」 近年來，佛坪縣精心策劃了一系列文旅促銷活動，充分利用生態優勢，精心打造熊貓森林酒店、餐廳等特色點位，使佛坪成了不少城市居民避暑的理想地。 2025年7月，佛坪縣城內的熊貓雕塑。 曹鈺寵 攝 記者漫步佛坪街頭巷尾看到，熊貓元素點綴全城。可愛的發箍、軟萌的玩具公仔、個性的文化衫、造型別致的熊貓雪糕、巨型的熊貓雕塑，秦嶺大熊貓的身影無處不在，「萌力」全開的創意不斷豐富，點燃消費熱情。 佛坪的數位化轉型也為旅遊體驗注入新活力，「玩轉佛坪」等線上平臺整合吃住行遊等要素。佛坪縣還攜手一科技公司，用VR技術為秦嶺大熊貓佛坪救護繁育研究基地等建立1:1復刻的數字空間，遊客通過雲端即可穿越時空，來一場說走就走的線上「熊貓之旅」。(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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