廣東、福建將防風應急響應提升為Ⅱ級 今日夜間颱風「楊柳」將再次登陸
2025-11-05 11:01 6,841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)
8月4日電 據「交通運輸部」微信公眾號消息，8月4日，交通運輸部將強降雨防禦響應等級提升為二級，要求全面壓實系統防汛工作政治責任。 中央氣象臺8月4日繼續發布暴雨橙色預警。預計，8月4日08時至5日08時，青海東部、甘肅中東部、內蒙古中東部、山西中東部、京津冀、河南北部、廣西大部、廣東、香港、澳門、福建南部、雲南西部、臺灣島等地部分地區有大到暴雨，其中，北京西南部、天津南部、河北中南部、福建東南部、廣西東部、廣東北部和中東部、香港等地部分地區有大暴雨，河北南部、廣西東部、廣東北部和中東部沿海等地局地特大暴雨。 4日上午，交通運輸部主要領導調度青海、甘肅、寧夏、陝西、內蒙古、山西、河北、北京、廣西、廣東、雲南、天津、福建省(區、市)交通運輸主管部門，要求全面壓實政治責任，堅持人民至上、生命至上，樹牢底線思維、極限思維，清醒認識「七下八上」防汛關鍵期的嚴峻挑戰，落實落細交通運輸防汛搶險救災各項措施，全力保障人民生命財產安全。 要加強會商研判，嚴格落實預警「叫應」機制，切實抓好汛期公路「響應、巡查、管控」關鍵措施，重點研判紅色、橙色預警範圍內的災害風險路段是否採取封閉管控措施，特別是夜間山區紅色預警路段要把關、停作為重點防禦措施。 要高度重視突發次生災害的應對工作，做好動態管控，緊盯連續強降雨導致的河流水位明顯上漲，統籌抓好內河船舶、施工駐地等領域的安全工作，做到應停盡停、應關盡關、應撤盡撤。 要做好救援力量預置，抓好災後道路搶險保通工作，科學配置應急裝備物資類型和數量，一旦發生突發事件迅速參與搶險救援，服務保障災區恢復生產生活秩序。 要認真做好災損評估，科學編制災後恢復重建方案，指導受災地區開展項目申報工作，及時安排給予資金支持。 要全面落實政治責任，加強值守應急工作，嚴格執行24小時專人值班和領導幹部帶班制度，加強現場指揮了解現場實情，遇有突發緊急情況做好信息報送工作。 北京 北京市交通委員會嚴管嚴控，全力保障公路通行安全有序。突發強降雨後，連夜對發布紅色預警的密雲、懷柔、延慶山區公路應封盡封；強化全市山區公路沿線地災隱患防範，落實重點路段「兩小時一巡查」機制，累計對65個不託底、沒把握的路段採取主動封控措施。全力搶通山區公路生命線，用時3天搶通29條水毀阻斷的縣級以上公路，用時5天打通了全部需要搶通的鄉村公路。 河北 河北省交通運輸廳自連續強降雨以來，堅持日常、公路、應急「三條線」值班，安排技術指導組赴承德、張家口、保定開展現場指導。聚力搶通保通，目前1229處水毀斷交道路已全部搶通，清理塌方2014處35萬方，處理泥石流1398處17萬方，清理倒樹等障礙物1055處。 廣西 廣西壯族自治區交通運輸廳強化會商研判，全面落實預警「叫應」機制，嚴格執行「響應、巡查、管控」要求，接暴雨紅色或橙色預警後，白天結合地質災害風險等級進行交通管控，夜間則果斷管控。確定應急預置點位380處，全力做好應急搶通保暢工作準備。 廣東 廣東省交通運輸廳每日組織會商研判，實時關注港珠澳大橋、深中通道等重要通道，派工作組赴粵東等地督導防禦強降雨工作。強化應急搶險，落實「三應三盡」等措施，7條水路客運航線、3個地市(肇慶、汕尾、潮州)136條公路客運班線停運，預置應急力量實現全省全覆蓋。
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