神獸歸籠！全國開學天氣地圖上線
2026-01-20 09:44 7,946次浏览習近平總書記強調，增綠就是增優勢，植樹就是植未來。要一茬接著一茬種，一代接著一代幹，不斷增厚我們的「綠色家底」。 黨的十八大以來，我國深入推進大規模、高質量的國土綠化行動，中國成為這期間全球增綠最多最快的國家。今天的感知生態之變，就從西藏的一片原始森林看起。 西藏雅魯藏布大峽谷，北京大學的科研團隊正在進行巨樹群落狀態調查。每秒鐘，200多萬個雷射雷達脈衝點打入眼前這片原始森林，樹高、樹冠等信息被精準感知。研究人員感到驚喜的是，兩年前他們在這裡發現的亞洲最高樹，在102.3米的頂端，如今又長出了新的枝葉。 北京大學特聘副研究員 任淯：這棵樹尖端原本是枯的，沒有這種嚴格的保護，這片區域它也不會重新煥發新的生機。 而曾經，由於過度砍伐、不當開發，不僅西藏，全國天然林都在持續退化。 轉機發生在2014年，國家率先在黑龍江重點國有林區叫停天然林商業性採伐，隨後從試點擴大到全國。天然林得以休養生息，綠色越織越密。而同一時間，植樹造林也不斷向綠化空白處延伸，黨的十八大以來累計造林超10億畝，森林覆蓋率增加到25%以上，森林蓄積量超過200億立方米，為全球貢獻了約1/4的新增森林面積。 越來越多自然條件惡劣、生態脆弱的區域披上了綠裝。 內蒙古翁牛特旗，是京津風沙源之一。過去這裡黃沙漫漫，如今18條穿沙公路將560萬畝沙地切割成幾十塊，每塊沙地裡，黃柳、檸條紮根生長。綠進沙退，中國科學院科研團隊，利用測風儀、集沙儀觀測到這樣的變化，每年這裡的揚沙從15次減少到3次，沙塵暴從11次減少到1次。 綠色正快速覆蓋著國土，衛星感知到百姓家門口更多的變化。 這是河南鄭州西流湖公園，賈魯河故道灘涂上3.2平方公裡新增植被已綠樹成蔭。 這是山東日照臥龍山街道，近海養殖區、岸線破損處，蛻變為一條陽光海岸綠道。夜幕降臨，熱成像系統觀察到，這裡每天約有2萬人次的流動聚集，十多種不同的運動模態，讓這條綠道煥發著勃勃生機。 山東日照市民 鄭芳：周二會跑銀河公園，周三會跑植物園，周四跑體育公園，周五跑鐵路公園。要山有山，要海有海，到處都是綠蔭。 安徽合肥市民 王璐：你看這綠色真是見縫插針，讓我們的生活的幸福感一下上去了。 今天的中國，綠墨潑染中華大地，書寫出新時代的「綠色奇蹟」，為中華民族永續發展築牢生態安全屏障。
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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