3000場特色活動將亮相全國科普月
2025-12-18 07:03 2,347次浏览當中國遊戲攜傳統文化走向世界，如何講好中國故事，守住創新價值？近日舉辦的第九屆中國網絡版權保護與發展大會上，國家版權局公布《第二批版權強國建設典型案例》，共收錄全國36個案例，「上海市構建遊戲版權管理、保護與多元化發展體系」案例入選。這一案例由上海企業米哈遊申報，作為全球知名科技型文創企業，米哈遊已推出《崩壞學園2》《崩壞3》《原神》《未定事件簿》《崩壞：星穹鐵道》《絕區零》等一系列高質量作品。米哈遊在業內首創版權商業化管線模式，實現對遊戲音樂、美術等核心要素的全流程管理，同時堅持立體化開發遊戲版權，圍繞精品原創IP開展全產業鏈布局，充分釋放版權價值。為在全球化進程中利用遊戲載體講好中國故事，米哈遊採取多元化的版權開發戰略，在遊戲設計過程中，從中國傳統文化中汲取大量靈感，豐富了遊戲的文化內核，讓全球玩家了解中國傳統文化的魅力，同時通過技術創新，搭建工業化管線賦能遊戲研發，保障了高質量內容的持續供給。在面向全球市場時，深耕本地化運營，並在遊戲中融入多元文化，在不同語言體系下尋找最貼切的表達，更精準地傳遞文化語境。為推動遊戲行業對版權保護的關注，米哈遊還於2024年聯合多家知名遊戲企業共同發起成立徐匯區遊戲企業版權保護聯盟，促進遊戲產業的創新與發展。憑藉系統性版權工作機制，米哈遊的遊戲產品在全球市場展現出強大競爭力，為中國遊戲行業提供高質量實踐範例。 米哈遊法務總監羅希在「動漫遊戲產業發展與法治保障」分論壇主題演講環節，米哈遊法務總監羅希受邀分享了米哈遊通過文化創新表達、技術突破賦能、多元文化融合三大路徑落實版權開發戰略，搭建智慧財產權管理體系、採用維權「組合拳」，守護原創價值的創新探索。針對商業秘密洩露、私服架設、遊戲外掛、盜版衍生品等侵權行為，米哈遊持續通過民事訴訟、行政舉報和刑事途徑相結合的方式開展持續性專項維權，此前多個維權案例先後入選最高人民法院、國家市場監督管理總局發布的典型案例，對不法行為起到有效震懾。
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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