第一視點丨黃帝祠宇前的問答
2026-02-04 06:44 9,867次浏览蘭州8月7日電 (艾慶龍 黃若愚)一條公路能有多美？當甘肅省臨夏州的沿太子山旅遊大通道躋身全國第一批交旅融合發展典型案例，這個問題有了明晰的答案。從黃土高原與青藏高原的交界地帶，到串聯起4縣28個鄉鎮的286公裡「黃金線」，這條公路不僅讓「西北荒涼」的刻板印象被青山綠水顛覆，更以「路通、景活、民富」的蛻變軌跡，成為全國鄉村通過交通升級激活內生動力的縮影。 故事的起點，是2016年臨夏州官方的一次嘗試。當時，該地西南山區民眾出行難題亟待破解，文旅產業開發也需破局，臨夏州旅遊扶貧大通道應運而生。歷經數年攻堅，臨夏縣段、和政縣段、積石山段、康樂縣段先後通車。 如今，更名為沿太子山旅遊大通道南起蓮花山、北至大河家，覆蓋28個鄉鎮、4個國有林場，串起100餘處景點，更獲評全國第一批交旅融合發展典型案例。 蝶變的密碼，藏在臨夏州和政縣羅家集鎮三岔溝村的變遷裡。 三岔溝村因三條匯泉成溪的山溝得名，當地人稱「三龍戲珠」。這裡漫山野花滋養出優質蜂蜜，蕨菜等野菜遍布，還有冬蟲夏草、當歸等名貴中藥材，這些深山寶貝曾因路偏人稀無人識。 沿太子山旅遊大通道貫通後，工作人員動員村民整治環境、清退亂象，利用閒置房屋開辦農家樂，將野菜、蜂蜜等特色食材端上遊客餐桌；同時請來技術員指導，依託當地野花資源打造蜜蜂養殖產業帶，讓蜂蜜和中藥材借著旅遊發展的東風走進了都市市場。 「現在村裡可熱鬧了，周末和節假日的農家樂常是一房難求。」談及當下，三岔溝村村民王增榮滿臉自豪。曾經藏在深山的小村，如今已成遠近聞名的鄉村旅遊熱門地。 航拍視角下的沿太子山旅遊大通道和政段。(資料圖)臨夏州文旅局供圖 三岔溝村的蛻變並非孤例。臨夏州臨夏縣的新發村，曾與三岔溝村面臨相似困境，道路建成通車後，這裡成了都市人逃離喧囂、親近自然的優選之地，如今已是省級鄉村旅遊示範村。 這條路的「魔力」，不止於串聯風景。作為青藏高原與黃土高原交界的山水大觀園，它被坊間譽為「甘肅最美自駕風景道」，沿線6處4A級、5處3A級、2處2A級景區星羅棋布，明代土門關等24關、清代「河州八景」中的三景散落其間，歷史底蘊與自然之美在此交織。 粵港澳大灣區攝影師林穎軒曾以為西北只有黃土高坡，行至此處時，感到震撼。他說，聽蟲鳴鳥叫，看滿天繁星，完全符合對浪漫的想像。 如今，在沿太子山旅遊大通道沿線，露營基地隨處可見，廣東、四川、陝西、寧夏、青海等地的車輛整齊停放；餐飲企業在附近設冷鏈點，讓遊客隨時能嘗鮮。每逢節假日，它都是文旅部門的「必推款」。 沿太子山旅遊大通道臨夏縣段民宿區。(資料圖)邱靜言 攝 從蘭州出發，經蘭海高速、烏瑪高速駛向臨夏的車輛，在太石服務區加油時需排隊進入；定製客運網約平臺「快點出發」APP的數據顯示，暑期以來，從蘭州中川機場、蘭州西客站、蘭州火車站下單轉乘商務車前往臨夏的旅客，日均超6000人次……這些場景與數據，共同印證了臨夏旅遊持續走熱的真實態勢。 臨夏州文旅局局長馬建霖接受專訪時表示，將在沿太子山旅遊大通道、環炳靈湖沿線，合理布局民宿、農家樂、自駕及露營營地，推動旅遊與多產業深度融合，發展親子研學、生態度假等業態及線上演播、沉浸式體驗等新業態。 據悉，近些年，臨夏州打造了沿太子山旅遊大通道、環炳靈湖兩條旅遊環線，突出以世界地質公園、炳靈寺世界文化遺產旅遊區、沿山環庫三大景區建設，推出「七大主題」旅遊線路，構建起「全域都是景、處處皆可遊」的大旅遊格局。 2024年，臨夏州官方提出，依託沿太子山旅遊大通道打造和美鄉村經濟帶、民俗風情大景區。 這條曾肩負扶貧使命的公路，從規划起就承載著民眾對美好生活的期盼。它衝破山川阻隔，在黃土高原與青藏高原交界地帶蜿蜒伸展。如今，它用286公裡的長度向每位遊客證明，大西北的精彩，遠不止於想像。(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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