「海琴」號在南海成功海試
2026-02-19 07:16 2,857次浏览三明8月4日電 (夏淑珍 馬國傑)近日，福建省三明市寧化縣城郊鎮瓦莊村花卉種植業主鄒雄亮通過「寧化e家」小程序下單，成功請到寧化縣林業局的專家服務隊前來種花大棚送上「技術大餐」。 寧化有13個國家級生態鄉鎮。黃尉峰 攝 「新插苗死亡主要是溼度大溫度高造成的。」寧化縣林業局高級工程師廖方明講解道，「建議給新插苗上覆蓋的塑料膜撕開一些5釐米左右的小孔，便於通風降溫排溼。」 「林農點單、專家送餐」是寧化縣林業局推行的林業科技精準服務，2019年獲全省推廣，2022年獲全國推廣。截至目前，已開展服務活動180餘次，服務林農390餘人次，解決了珍貴樹培育、豐產竹林培育、油茶豐產栽培、林下中藥材種植等一批技術問題，林農滿意率達98%。 寧化縣擁有竹林面積45萬畝。張仁惠 攝 今年以來，寧化縣持續深化集體林權制度改革三年行動，在全市率先啟動集體林地延包試點，「以水滅火」新模式做法在全省推廣。 數據顯示，寧化縣今年已建成生態景觀林1593畝，實施森林質量精準提升1萬畝，新增林地合作經營面積4500畝，辦理林地經營權流轉登記28起4.45萬畝，發放各類涉林貸款2.43億元。 近年來，寧化縣大力發展林下中草藥種植。圖為水茜鎮三葉青種植基地。修偉傑 攝 抓林改，讓林農過上更好的日子。寧化縣聚焦「一鄉一品」建設，堅持分區、分片、分品種差異化發展，有力推動林下種植、採集加工、景觀利用等林下產業齊頭並進。今年以來，新增林下經濟面積5000畝，全縣林下經濟面積達45.26萬畝，上半年實現產值6.67億元。(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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