經緯線·一滴水的蒼山洱海環遊記
2026-01-01 15:51 8,869次浏览中新經緯8月13日電 美東時間周二，美股三大指數集體收漲，納斯達克指數、標普500指數均創盤中與收盤歷史新高。 來源：Wind 截至收盤，道瓊工業指數漲483.52點，漲幅1.10%，報44458.61點；納斯達克指數漲296.50點，漲幅1.39%，報21681.90點；標普500指數漲72.31點，漲幅1.13%，報6445.76點。 盤面上，大型科技股普遍上漲，臉書漲超3%，微軟、谷歌、蘋果漲逾1%，英偉達漲0.57%，特斯拉漲0.53%，亞馬遜漲0.08%。 航空股大漲，美國航空漲超12%，美聯航漲超10%，達美航空漲逾9%，西南航空漲超5%，波音漲超2%。 銀行股走高，高盛、花旗漲超3%，摩根史坦利、美國銀行、富國銀行漲超2%，摩根大通漲超1%。 晶片股集體上揚，安森美半導體漲超6%，英特爾、微芯科技漲超5%，阿斯麥漲超2%，超威半導體漲超1%。 熱門中概股多數上漲，納斯達克中國金龍指數收漲1.49%。騰訊音樂漲近12%，微博、京東、阿里巴巴漲超3%，拼多多漲3%，百度、愛奇藝漲逾2%，網易、新東方漲超1%；蔚來跌近9%，小鵬汽車跌超6%，小馬智行跌逾3%。 經濟數據方面，美國勞工部12日發布的消費者價格指數顯示，美國7月份通脹壓力維持6月份以來的上升勢頭。數據顯示，7月份消費者價格指數同比上漲2.7%，與6月份漲幅持平。但剔除波動較大的食品和能源價格後，7月份核心消費者價格指數同比上漲3.1%，高於前一個月的2.9%；環比漲幅為0.3%，高於6月份的0.2%。 歐洲股市方面，英國倫敦股市《金融時報》100種股票平均價格指數12日報收於9147.81點，較前一交易日上漲18.10點，漲幅為0.20%；法國巴黎股市CAC40指數報收於7753.42點，較前一交易日上漲54.90點，漲幅為0.71%；德國法蘭克福股市DAX指數報收於24024.78點，較前一交易日下跌56.56點，跌幅為0.23%。 國際油價方面，截至當天收盤，紐約商品交易所9月交貨的輕質原油期貨價格下跌79美分，收於每桶63.17美元，跌幅為1.24%；10月交貨的倫敦布倫特原油期貨價格下跌51美分，收於每桶66.12美元，跌幅為0.77%。 貴金屬方面，截至發稿，COMEX黃金期貨跌0.15%報3399.6美元/盎司，COMEX白銀期貨漲0.4%報37.94美元/盎司。 衡量美元對六種主要貨幣的美元指數當天下跌0.43%，在匯市尾市收於98.097。(中新經緯APP)
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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