天津「海河之夜」燈光秀上新迎上合
2025-12-22 14:14 6,168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)
2025世界人形機器人運動會於8月14日晚開幕，其中百米「飛人」大戰成為賽事焦點。人形機器人能在運動賽場上加速奔跑，背後是我國機器人產業的飛速發展。過去一年間，我國人形機器人從研發製造、到銷售出貨，各個環節都跑出了「加速度」。 同時，湧進人形機器人賽道的資本也在增長。數據顯示，年初至今，國內與人形機器人有關的項目投融資有96次，金額達265.49億元。與此同時，資本市場也十分關注機器人概念，相關股票持續上漲。 近兩個月，人形機器人板塊漲幅超20%。其中，部分個股漲幅明顯，自去年9月底至今，人形機器人概念股長盛軸承漲幅約為670%，駿創科技漲幅約為416%，上緯新材股價七月份以來飆升了10倍多。中國人形機器人製造商優必選今年港股股價漲幅超60%。 與此同時，機器人ETF(562500)是全市場唯一規模超百億的機器人主題ETF，成分股覆蓋人形機器人、工業機器人、服務機器人等多個細分領域。從六月初至今，區間漲幅近13%。 招商基金首席經濟學家 李湛：人形機器人板塊上漲得益於政府端在政策層面的大力支持，以及企業端持續的研發投入所帶來的技術創新。近期，各地發布機器人相關產業支持政策，給予一定的產業補貼和消費補貼。細分板塊如短期估值偏高，可能會有所調整，但長期仍看好板塊的整體行情。 一級市場上，不少人形機器人公司也在加快融資及上市步伐。6月銀河通用宣布了高達11億元人民幣的B輪融資，是今年具身大模型機器人領域單筆最大融資。7月，機器人頭部企業宇樹科技也正式啟動了上市進程。業內人士表示，近兩個多月以來，人形機器人賽道已發生多起投融資事件，配合市場需求的不斷增長，以及資本持續湧入，中國機器人產業的發展前景廣闊。 中國銀河證券首席策略分析師 楊超：近期，不管是一級市場還是二級市場，機器人賽道都相當火熱，人形機器人之所以備受矚目，在於其融合了人工智慧、機械工程、電子技術等多領域的頂尖技術。後續人形機器人在工業、服務、家庭等多元場景的需求逐步激活，產業規模有望快速增長，人形機器人相關產業鏈有望受益於人工智慧的快速發展，業績基本面支撐估值上行邏輯將愈發強烈。
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