ICCC 2025在滬舉行 全球學者、產業界精英等多維度探討通信科技發展前沿趨勢
2026-03-01 14:47 7,895次浏览上海8月11日電 (記者 陳靜)2025國際通信大會(ICCC 2025)11日在上海正式開幕，匯聚全球700餘名通信領域的學者、產業界人士、研發工程師及青年研究人員，搭建一個高水平的學術交流與產業合作平臺，共同探討通信科技發展的前沿趨勢與未來機遇。 本次大會由中國通信學會(CIC)等聯合主辦，復旦大學承辦，以「塑造融合連接的未來(Shaping the Future of Integrated Connectivity)」為主題，共設置了13場分論壇、19場技術講座、26場研討會、38個特邀報告、16個演示，共同構成了一個多維度、跨學科的學術交流平臺。 德國德勒斯登工業大學教授傑拉德(Gerhard P. Fettweis)11日在滬發表演講。(復旦大學供圖) 中國工程院院士、北京郵電大學教授張平在題為《智簡：未來通信技術的展望與實踐》的報告中為應對傳統網絡在可擴展性、適應性和靈活性方面面臨的巨大挑戰，提出了具備內生智能與原生簡潔固有特性的智簡(Intellicise)無線網絡的策略。該策略基於原生的認知與學習能力，將通信系統從被動的數據管道演進為主動的智能體，從而推動各行各業的廣泛數位化轉型。 德國科學院院士、德國工程院院士、德國德勒斯登工業大學教授傑拉德(Gerhard P. Fettweis)在《我的6G夢》的演講中前瞻性地探討如何實現6G——既將其視為一個技術裡程碑，也視為社會和商業的賦能者。在他的願景中，6G不僅被視為一項技術成就，更是構建賦能個人、保護隱私並為社會帶來切實利益系統的基礎。 來自知名企業的精英朱佩英介紹了一個以感知輔助人工智慧(AI)為核心的6G-ISAC框架。她在演講中指出，在該框架下，無線電網絡能夠動態構建物理世界模型，以支持具身智能(Embodied AI)。通過融合感知與智能，無論是骨幹節點(Bastion Nodes)還是AI設備，都能進化為具身智能體(Embodiment-AI)，即：能在現實環境中感知、適應並行動的系統。這種融合將為類機器人化的服務與應用開啟一個全新領域，使6G成為大規模智能交互系統的平臺。 據悉，十餘年來，國際通信大會(ICCC)已成長為中國通信領域的國際學術標杆。ICCC 2025的成功舉辦，前瞻性地揭示了通信技術的演進方向。 據悉，ICCC 2025的技術講座環節匯集世界各地的知名學者，就AI深度賦能、硬體突破、多域融合、場景化網絡、內生安全等話題進行深入講解，傳播前沿知識，促進技術的普及和應用。(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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