「AI超級員工」有望大規模普及
2025-11-09 08:48 1,419次浏览南寧8月11日電(呂松洋 吳煒 覃世勇)8月11日，廣西南寧至憑祥高鐵崇左至憑祥段(簡稱：南憑高鐵崇憑段)接觸網一次送電成功，為下一步聯調聯試提供動力保障，向年內通車目標邁出重要一步。 南憑高鐵崇憑段接觸網由廣西交通投資集團投資建設、中國鐵路南寧局集團有限公司(簡稱：國鐵南寧局)代建、中鐵電氣化局承建。 圖為作業人員正在進行驗電操作。 吳東霖 攝 接觸網是高鐵的動力主動脈，承擔著為列車提供動能的重任。接觸網送電作為項目聯調聯試前的一道關鍵工序，主要是將地方電網的220千伏三相交流電，通過鐵路牽引變電所轉化為27.5千伏單相工頻交流電後，再輸送到線路上方的接觸網中，為列車運行提供動能。 為確保接觸網一次送電成功，廣西交投南崇公司、南寧鐵路工程建設指揮部、中鐵電氣化局、南寧高鐵基礎設施段等單位制定詳細的接觸網送電實施方案，組織技術人員對接觸網、變電所等設施進行檢測調試。此外，還提前完成電力系統與變電遠動系統對接調試工作，對包括接觸網、牽引變電所、分區所和電力配電所在內的所有相關設施進行調試與驗收，確保遠程控制通道暢通無阻，使全線牽引供電系統達到安全送電標準。 「接觸網送電後，接觸網導線及其相連部件帶有27.5千伏高壓電，相當於家庭用電220伏電壓的125倍，接觸網2米範圍內均為高壓危險區。」廣西交投南崇公司工程管理部工程師吳小健說。為確保人身安全和鐵路供電安全，請南憑高鐵沿線居民嚴格遵守鐵路安全相關法律法規，嚴禁進入防護網、翻越柵欄，鐵路兩側各500米範圍內禁放風箏、氣球等漂浮物，切勿攀爬杆塔或拋擲雜物。 據悉，送電完成後，8月12日、13日，國鐵南寧局南寧機務段等單位將對線路開展熱滑試驗，這是在接觸網「帶電」情況下，通過試驗列車對接觸網與受電弓的弓網關係進行檢測，精準測量受流網壓等關鍵參數，實現對接觸網「弓網系統」的全面「體檢」，為後續安全運行奠定堅實基礎。 南憑高鐵崇憑段正線全長81.522公裡，設計時速250公裡，線路東起崇左南站，經寧明縣、龍州縣，終至憑祥市憑祥東站。項目建成通車後，南憑高鐵將全線貫通運營，南寧至憑祥實現高鐵直達，兩地列車運行時間將由現在的4個多小時壓縮到1個多小時，形成中國對接東協便捷的運輸通道，對於完善邊境交通基礎設施，提升廣西與東南亞等地區的互聯互通水平具有重要意義。(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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