索道故障致部分遊客滯留 張家界天門山景區致歉
2026-02-08 12:04 7,641次浏览鄂爾多斯8月8日電 題：沙漠之城向「綠」而生記 記者李愛平 入夏以來，內蒙古自治區鄂爾多斯市康巴什區的綠色景致，再次成為中外遊客的旅遊打卡地。但遊客們有所不知，這是一座建在沙漠上的城市。近日，記者對這座沙漠之城進行了探訪。 圖為入夏以來的康巴什區景致。 李歡倪供圖 「這裡曾經是一片不毛之地，如今卻是名副其實的『花園城市』。」35歲的李恆是康巴什區的一名上班族，在他的記憶中，20年前的康巴什區可以用一句順口溜來形容：「風起明沙到處流，沙壓房子人搬走」。 「我沒想到的是，20年後，這座從荒漠崛起的城市，卻成了國家4A級旅遊景區，並得到很多外國人的讚譽。」李恆對記者表示。 圖為綠意盎然的康巴什區。 李歡倪供圖 在康巴什區生活了9年的大衛來自牙買加，現在的他說起康巴什區的變化，總會豎起大拇指說：「這裡是沙漠變綠洲的『典型案例』。我喜歡這樣的綠。」 大衛口中的綠，來自於康巴什區的綠化程度。當地官方資料顯示，總面積372.55平方公裡的康巴什區，如今綠化覆蓋率已達42.65%。 大衛在接受媒體採訪時最常說的話是，這個小城漂亮、典雅，夏天空氣舒適，適合旅行。 這段時間，大衛把當地的美景製作成小視頻，傳給遠在牙買加的親朋好友，「大家都很羨慕我能生活在這樣一個城市中，他們紛紛表示，有機會一定來旅遊。」 與綠相對應的是康巴什區還是一座「有水的城市」。由烏蘭木倫等3條河流環抱的這座城市，每到夏秋旅遊旺季，在烏蘭木倫河上演的音樂噴泉總會帶給外地遊客別樣的體驗。 康巴什區的綠還體現在當地正在打造的低碳出行中。 記者從鄂爾多斯市可持續發展促進中心獲悉，當前康巴什區正在啟動無人公交、無人配送車、無人售賣車的運行……在康巴什區，新能源智能網聯汽車自動駕駛應用場景正在重塑鄂爾多斯市人的生活。 數據顯示，從2023年至今，康巴什區已投放無人公交9輛，累計提供服務4.5萬人次；無人計程車3輛，累計提供服務1.8萬人次；無人配送車15輛，已完成45萬單服務；無人清掃車5輛，進行作業達64.5萬平方米。 值得一提的是，作為中國西北唯一同時獲批國家智能交通與「車路雲一體化」雙試點的城市，鄂爾多斯市依託綠電優勢，於2023年2月發布《鄂爾多斯市新能源智能網聯汽車示範應用實施方案》，構建以康巴什示範區為核心、「1+N」場景支撐的產業布局，打造國內首個「三車三網、三大場景」同步示範應用見效的特色新能源智能網聯汽車示範區。 內蒙古經濟學家蓋志毅認為，鄂爾多斯市康巴什區作為荒漠化防治與綠色發展的前沿陣地，正在壯大綠色動能，持續奏響城鄉區域協調可持續發展的強音。他希望，外界多多關注這座沙漠小城。(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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