中方回應俄美領導人將會晤：樂見雙方保持接觸
2026-01-09 03:12 6,398次浏览巴彥淖爾8月14日電 題：河套金秋的「增收密碼」：田成方、果滿枝 記者 張林虎 秋日的河套平原，處處是豐收的景象。在內蒙古自治區巴彥淖爾市，臨河區的萬畝麥田裡麥浪翻滾，磴口縣的溫室大棚裡果滿枝頭。近年來，當地通過高標準農田建設、特色產業培育，打出政策、資金、科技組合拳，讓土地煥發新生，讓農民腰包更鼓，在鄉村振興的道路上邁出堅實步伐。 圖為河套大地鮮食玉米豐收。 臨河區委宣傳部供圖 碎田煥新 糧倉豐盈 臨河區西海村的2000畝麥田裡，金黃的麥浪在秋風中起伏，收割機穿梭其間，將飽滿的麥穗收進糧倉。村民趙栓站在自家15畝地邊，看著車鬥裡堆成小山的麥子，笑意盈盈。「以前地塊碎，農機進不來，全靠人工收，累得直不起腰。現在地塊平了、連成片，從種到收都是機械化，省心不說，產量還高了不少。」 西海村曾長期受地塊零散、鹽鹼化困擾，糧食產量上不去，村民種地積極性不高。2023年，當地實施高標準農田建設，村裡1.36萬畝農田完成改造。2024年，5000畝糧食園區基地建成，主打小麥套種玉米。如今的田間，連片土地平展展鋪向遠方，硬化機耕路四通八達，灌溉管道順著田壟延伸。 「園區裡小麥畝產約600斤，玉米畝產1200斤，算下來一畝地能掙2274元。」村黨支部書記王繼偉算起收益帳，眼裡滿是歡喜，「不光產量提了，種地也省心了，農民收入實打實漲了。」 糧食增產的背後，是真金白銀的投入。臨河區財政局局長郭慶宏介紹，財政部門把農田建設當作「硬任務」，既爭取上級支持，又拓寬投入渠道。數據顯示，2022年至2024年，臨河區完成36.09萬畝高標準農田建設，總投資達7.5億元。 這些資金重點投向農田平整、水利設施、田間道路等五大工程，靶向解決地塊分散、鹽鹼化嚴重等老難題。如今，臨河區農業規模化、土地集約化、管理智能化水平顯著提升，昔日零碎田變成了高產田，農民從體力活中解放出來，將更多精力投入到精細化管理上。 圖為磴口縣河壕村的玲瓏小番茄。馬超峰 攝 棚室增效 果紅民富 在磴口縣補隆淖鎮河壕村駐村工作隊創新實踐園，溫室大棚裡綠油油的枝蔓上，黃色番茄花點綴其間，底部掛著一串串珍珠瑪瑙似的玲瓏小番茄。工人們在篩選車間裡忙著分級打包，裝好的精品果隨即送入保鮮庫，鎖住新鮮與清甜，隨時準備出庫銷售。 「以前這些溫室存在閒置期，現在種上小番茄，實現了一棚兩收。」駐村工作隊第一書記賈虎說。2024年以來，工作隊多方調研，提出利用村裡44棟溫室的閒置期種植玲瓏小番茄，採用「黨支部+駐村工作隊+公司+農戶+投資人」的模式，讓閒置資源活了起來。 今年1月至4月，村裡將溫室承包給育苗戶進行頭茬育苗；5月中旬後，又承包給兩家農業公司種植玲瓏小番茄。7月以來，小番茄陸續上市，深受消費者喜愛。「種植企業統一提供種苗、技術和銷售渠道，村民以務工形式參與。」賈虎說。 這樣的模式讓村集體每畝地增收2000餘元，還帶動附近村民務工就業，月增收超5000元。「我家土地流轉出去了，現在在園區打工，月工資5000元，成了上班族。」農民葉德強說。 圖為實施高標準農田改造為高產穩產提供保障。 臨河區委宣傳部供圖 模式創新 機制保障 無論是臨河區的糧田提質，還是磴口縣的棚室增效，都離不開機制的保障。在臨河區，財政部門對涉農資金實行精細化管理，嚴格落實中央和自治區政策，加強資金監管，提高使用質效。 「每一分支農資金都要撬動鄉村振興的大效益。」郭慶宏說，未來還將繼續強化財政支農舉措，拓寬投入渠道，完善資金監管和績效管理長效機制，讓更多農田變成旱澇保收、高產穩產的良田。 磴口縣則通過創新經營模式，延長產業鏈條，讓小番茄從田間到車間再到市場，形成完整產業鏈。「我們不光要種得好，還要賣得好。」賈虎說，配套設施的完善讓鮮果能及時保鮮、分級，賣出更好價錢。 從麥田裡的機械化耕作，到大棚裡的特色種植，初秋的河套大地，正上演著糧增產、錢增收的生動圖景。(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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