郊野星光+火龍果盛宴！合慶田園經濟與夜間消費激活鄉村新動能
2026-01-20 06:29 1,348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)
廣東珠海解決群眾急難愁盼問題—— 夜訪聽民聲 上門辦實事(鍥而不捨落實中央八項規定精神·一線見聞) 本報記者 賀林平 廣東珠海，外賣騎手朱林峰進小區不再難了。 香洲區翠香街道大型小區五洲花城門口，朱林峰停下電動車，拎出外賣餐盒，快步走進大門；路過傳達室，朝保安老廖打個招呼，推出一輛自行車，騎上直奔小區深處，不一會兒便返回。 「這麼大的小區，以往電動車只能停門口，跑一趟得20多分鐘，可能還會派送超時。現在時間能節省2/3。」朱林峰說。 外賣、快遞電動車進不了小區，一度讓朱林峰和同事們犯愁。「物業怕小區亂，業主怕不安全。」翠香街道紫荊社區黨委書記、居委會主任梁志君道出緣由。 問題的解決，源自一場「夜訪」——這是今年以來珠海的一項新探索。幹部下班後，利用晚上群眾空閒時間，深入基層一線，在不影響群眾正常生活的前提下，傾聽訴求、解決難題。 深入貫徹中央八項規定精神學習教育開展以來，珠海推動「夜訪」常態化、全覆蓋，市、區、鎮街三級1000餘名幹部深入331個村(社區)，解決群眾急難愁盼問題。 6月3日晚，香洲區委常委、統戰部部長陳祥瑞帶著幾名幹部來到紫荊社區，圍繞騎手關注的「最後100米」問題，展開「夜訪」。 「小區有十幾棟高樓，配送時間長，放在外面的外賣偶爾還會丟。」朱林峰說。 「最怕的是送大件，有次送15箱礦泉水，電動車不能進小區，我只能把水一箱一箱從小區門口搬到顧客家裡。」外賣騎手馮禮賢接過話頭。 陳祥瑞邊記錄邊回應：「街道、社區要協調職能部門一起，推動問題解決。」 「電動車騎到小區門口，再換自行車送貨上門！」6月11日，由街道、社區召集，片區騎手代表、物業企業負責人和住建部門工作人員共同參與的協調會上，朱林峰的建議得到大家響應。 「自行車從哪兒來？」「我們物業提供。」五洲花城物業經理劉志勇說。 「不光自行車，手推車、平板車等，都可以安排」「登記在冊的騎手，進小區直接『人臉識別』，不用再登記信息」……接下來的幾次協調會上，大家你一言、我一語，好點子越出越多。 翠香街道近日表彰了首批11個「騎手友好示範小區」。「為騎手提供便利，引導他們參與社區建設和治理，實現多方共贏。」翠香街道辦主任李京說。 如今，「騎手友好示範小區」建設，已從翠香街道推廣到香洲區、珠海市。 「我們依託『夜訪』，推動相關職能部門高效聯動，形成全鏈條責任閉環。」珠海市委政法委常務副書記王放達說。 截至目前，珠海三級幹部共開展「夜訪」27輪次，90%以上群眾反映事項化解在村(社區)，95%以上的初訪事項一次性解決。
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