「最炫民族風」吹到了非洲：「華星」綻放奈及利亞 助力中非交流
2025-11-30 11:41 1,953次浏览天津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)
長沙8月8日電(向一鵬)截至6月末，湖南省銀行業保險業總資產規模達11.5萬億元，同比增長7.5%。其中，銀行業總資產10.97萬億元，同比增長7.4%；保險業總資產5569億元，同比增長9.3%。 國家金融監督管理總局湖南監管局8日召開新聞通氣會，公布了上述消息。截至6月末，全省銀行業各項存款餘額8.8萬億元，同比增長8.3%；各項貸款餘額7.8萬億元，同比增長6.7%。上半年，全省保險業原保險保費收入1199.7億元，同比增長2.7%，其中，財產險公司原保險保費收入360.8億元，人身險公司原保險保費收入838.9億元；累計提供風險保障158.7萬億元，同比增長13.9%，累計賠付支出469.68億元，同比增長14.8%。金融供給持續擴容。 截至6月末，全省銀行業不良率1.4%，低於全國水平0.05個百分點；撥備覆蓋率199.2%，同比上升0.29個百分點。上半年，累計處置不良資產355.1億元，同比多處置49.9億元。法人銀行整體資本充足率13.28%，法人保險公司綜合償付能力充足率199.7%，全省銀行保險機構整體保持較強風險抵補能力。風險指標保持穩健。 湖南銀行業保險業服務實體質效持續提升。該省印發銀行業保險業發展金融「五篇大文章」「5+5」方案，即高質量發展三年行動方案與2025年工作目標任務，引導金融資源精準支持重點領域和薄弱環節。錨定「三高四新」美好藍圖不斷加強金融供給，截至6月末，全省製造業貸款餘額達9000.4億元，同比增長10.5%。其中，中長期貸款餘額4588.3億元。 在助力「穩外貿」發展方面，截至6月末，湖南跨境貿易融資餘額同比增長29.3%。上半年，全省短期出口信用保險累計為2329家次企業提供風險保障55.6億元，融資增信26.28億元。在優化民生金融服務上，湖南聚焦消費重點領域，指導銀行保險機構把握首發經濟新場景契機，將金融服務嵌入新型消費場景；截至6月末，個人消費貸款餘額1.66萬億元。(完)
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