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2026-01-13 15:44 3,971次浏览天津8月13日電 (記者 孫玲玲)記者13日從天津大學獲悉，近日，天津大學鄭東愛心社助學金暨圖書捐贈儀式在甘肅省天祝藏族自治縣第一中學(簡稱「天祝一中」)舉行。天祝一中校長、教師代表，12名天津大學鄭東愛心社社員和200名天祝一中學生參加。 近日，天津大學鄭東愛心社助學金暨圖書捐贈儀式在甘肅省天祝藏族自治縣第一中學舉行。(天津大學 供圖) 儀式前，來自天津大學鄭東愛心社的112名在校生自發捐款26884元，用於資助天祝一中家庭經濟困難學生，為他們安心求學、深耕學業提供物質保障。同時，愛心社還募集800冊愛心圖書，助力高三學生更好地完成從中學到大學的銜接過渡，為他們的升學之路添磚加瓦。 據了解，天津大學鄭東愛心社的社員們都曾是天津大學「鄭東校友創新助學金」資助的學子，天津大學鄭東愛心社榮譽社長蘭多吉表示：「我們已連續十四年前往天祝開展支教活動，期間深切感受到許多品學兼優的學生因家庭經濟困難面臨求學壓力，看著這些家庭經濟困難學生，我們好像也看到了當年的自己，所以我們決定要讓鄭東校友的溫暖接力延續，希望能盡一份綿薄之力，幫助他們成長成才。」 天祝一中校長仲作軍對愛心社表示感謝：「鄭東愛心社的捐贈不僅帶來了物質上的支持，更承載著對天祝學子的深切關愛與殷切期待。希望受助同學們能銘記這份關懷，將感恩之心化為奮進之力，刻苦鑽研、拼搏向上，待學有所成後，以實際行動回饋社會，讓愛心的種子繼續生根發芽。」 據悉，自2010年起，鄭東校友在天津大學捐資設立「鄭東校友創新助學金」，迄今已資助700名學子實現求學夢想。鄭東校友累計捐贈教育基金1億元，天津大學鄭東愛心社於2011年由受助學生自發成立，14年來始終秉持傳遞愛心的宗旨，持續組建暑期社會實踐隊赴天祝開展支教活動，通過學業輔導、興趣社團建設、趣味活動組織、經驗座談會等多種形式，為天祝學子送去關懷與幫助。(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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