我國建成全球最大電動汽車充電網絡 每5輛車就有2個充電樁
2026-02-02 20:41 2,123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)
蘇州8月5日電 (記者 鍾升)第二十七屆中國機器人及人工智慧大賽全國總決賽5日在蘇州市吳中區舉行。來自全國各大高校的1200支團隊、3000餘名學子於此展開角逐。 中國機器人及人工智慧大賽自1999年開賽以來已成功舉辦26屆，是國內規模最大、影響力最強、專業水平最高的機器人競賽之一。 機器人組隊在綠茵場上拼搶。 大賽組委會供圖 「往屆賽事中，無數青年學子以智慧為筆、以代碼為墨，在機器人創新、人工智慧應用等領域書寫了精彩篇章，為推動我國機器人及人工智慧技術的發展注入了蓬勃生機。」中國機電一體化技術應用協會副會長、秘書長程光期望參賽選手以飽滿的熱情投入比賽，在團隊協作中碰撞思維火花、在實踐操作中錘鍊過硬本領、在挑戰自我中詮釋創新真諦。 本屆大賽自2025年3月啟動以來，吸引了全國各地900餘所高校參賽，參賽隊伍達3萬餘支，參賽學生達9萬餘人。本屆大賽在賽事設置上更加多元化，總決賽設立創意類、挑戰類、應用類、競技類四個類別的20個機器人賽項。 八角籠中「機」情碰撞。 大賽組委會供圖 八角籠內輾轉騰挪「機」情碰撞；綠茵場上，機器人組隊拼搶，破門進球；「月面基地」裡，複合機器人選取礦產資源帶回「月球資源庫」……賽場上，參賽隊伍使出看家本領，展示著中國機器人及人工智慧技術的最新成果。 哈爾濱工業大學黨委常務副書記安實寄語參賽選手珍視對未知世界的好奇心。「無論是工業機器人精準定位的控制奧秘，還是人形機器人動態平衡的技術挑戰，都將在你們持之以恆的探索中轉化為改變世界的現實力量。要勇於投身關鍵核心技術的攻關，始終保持對科學真理不懈的追求、對破解難題堅定的信念、堅信技術向善的初心。」 參賽隊伍拍照留念。 記者 鍾升 攝 作為大賽的舉辦地，吳中區近年來加快建設「機器人+人工智慧」主導產業，全力打造「全國機器人產業集群第一區」，是國內機器人及人工智慧領域創新能力最強、創新人才集聚度最高的地區之一，現階段已建設成為產業特色鮮明、發展動能強勁的現代化產業高地。2023年，哈工大蘇州研究院落地吳中區，於機器人、人工智慧等前沿領域方向謀篇布局，加快打造教育科技人才一體化示範基地。 開幕式上，大賽組委會聯合吳中區揭牌設立中國機器人及人工智慧大賽吳中培訓基地，整合「賽訓-研發-孵化」全鏈條功能，加快培育創新拔尖人才。(完)
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