今天國際左撇子日
2026-02-08 03:08 4,854次浏览雪豹在千裡之外的雪域高原巡視領地，一群藏羚羊在奔跑追逐，憨態可掬的野生大熊貓成為網絡「頂流」……盛夏時節，中國國家公園內生機盎然、萬物共生。今年是我國啟動國家公園體制改革10周年。10年時間裡，中國國家公園建設實現從試點探索、破冰突圍到系統協調、全面推進的歷史性轉變，首批設立的5個國家公園旗艦物種野生種群數量呈現持續恢復態勢，生態系統多樣性、穩定性、持續性穩步提升。 2015年，我國啟動國家公園體制改革。2021年，我國正式設立三江源、大熊貓、東北虎豹、海南熱帶雨林、武夷山等第一批國家公園。10年來，中國國家公園建設堅持生態保護、綠色發展、民生改善相統一，不斷探索保護與發展的新模式，人與自然和諧共生正逐步變為現實，交出了一份亮眼的成績單。 從頂層設計出發，推進位度創新、構建體制機制、制定保護規劃、實施保護工程，國家公園以自然之道養萬物之生，邁出一系列堅實的步伐。落實《建立國家公園體制總體方案》《關於建立以國家公園為主體的自然保護地體系的指導意見》，印發《陸生野生動物重要棲息地名錄》……通過修復破損生態系統、改善或重建遷徙通道、擴大適宜棲息地範圍等努力，野生動物生活環境條件明顯改善，極大推動了以旗艦動物為代表的瀕危野生動物的高水平保護。 由山川、林草、湖沼等組成的自然生態系統，牽一髮而動全身，在保護過程中必須摒棄「頭痛醫頭，腳痛醫腳」的治理模式。三江源國家公園將長江、黃河、瀾滄江源頭區域全部納入保護範圍。大熊貓國家公園將原分屬73個自然保護地、13個局域種群的大熊貓棲息地連成一片，全國野生大熊貓總數量的72%得到了有效保護。東北虎豹國家公園則暢通了野生動物遷徙通道，現東北虎數量超50隻、東北豹數量超60隻。海南熱帶雨林國家公園雨林生態系統功能逐步得到恢復，海南長臂猿的野外種群數量達5群36隻，治理成效顯著。 綠色是大自然的底色，良好的生態本身蘊含著無窮的經濟價值。國家公園建設踐行綠色發展理念，構建多樣化生態產品體系，實現生態保護和高質量發展「雙贏」。比如，在三江源國家公園，近2萬戶牧民實現「一戶一崗」全覆蓋，藏羚羊、藏野驢等野生動物數量大幅增長，原有居民年收入也增加了不少。大熊貓國家公園積極打造推廣「熊貓茶」「熊貓蜜」「熊貓山珍」等國家公園社區生態產品；東北虎豹國家公園新建20個黑木耳提質增效基地；海南熱帶雨林國家公園扶持發展食用菌、茶葉等替代產業……這些探索都讓農戶擁有了紮實的獲得感，也讓他們成為國家公園真誠的守望者。 隨著生活水平提升，人們對自然保護地科研、教育、遊憩等公共服務的需求日益增多，要讓更多人參與到國家公園建設中來，以豐富的生態產品供給滿足社會需求，讓公眾樂享生態保護成果。未來，增強自然公園生態服務功能還有不小潛力可挖。可通過完善各類自然公園功能定位，提升自然公園的生態文化價值，健全公共服務設施，建設野外觀測、宣教、露營的自然教育和生態體驗場所等，提升全民生態共享體驗的質量。 國家公園建設是一項系統工程，需要將山水林田湖草沙作為一個生命共同體進行保護修復，將國家公園建設與地方經濟社會事業發展統籌協調，實現一體發展。當前，我國正全面推進以國家公園為主體的自然保護地體系建設，進一步加強系統治理，落實好自然保護地整合優化、國家公園空間布局方案等，充分展現人與自然和諧共生的中國智慧，將奏響美麗中國的雄渾樂章，為高質量發展提供更強有力的生態環境支撐。 (作者：任鈴，系南開大學馬克思主義學院教授、博士生導師)
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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