美媒稱五角大樓計劃在芝加哥進行軍事部署 芝加哥市長：準備應對任何「違憲軍事部署」
2025-12-19 14:44 6,273次浏览「剛剛香港浸會大學呂海濤教授分享了如何藉助人工智慧，幫助發現藥物靶點。」近日，在2025京港澳青年科學家大會上，香港科技大學研究副教授韓偉聽完主旨演講，便立刻聯想到自己的研究領域：「我們已經合成了很多的新材料，卻未必完全清楚真正適用的方向，人工智慧或許可以提供新的啟發。」 在這個匯聚了人工智慧、生物醫藥、量子通信、未來航天、新能源等多個前沿領域的「交流場」上，200餘位青年科學家齊聚北京經濟技術開發區，一次次燃起「跨界火花」，架起了科研與產業、人才與項目之間的橋梁。 此次活動的主題是「同心攜手 向新而行」，人工智慧成了連接不同學科的「通用語言」。不少與會的青年科研人員表示，AI不僅提升了科研效率，也幫助他們突破原有的學科邊界，開啟更加融合與開放的研究路徑。 「AI在科研中的廣泛應用，某種程度上革新了我們的科研思維。」香港大學生命科學學院助理教授王鵬長期做葉綠體研究，他介紹，「以往，我們只能小規模地分析葉綠體中某些蛋白與其他代謝通路的相互作用；而現在可以一次性輸入3000多個蛋白數據，通過AI來自動配對，得到一個葉綠體層面的蛋白相互作用的全貌。」 除了方法上的革新，人工智慧也推動著青年科學家們把目光投向「硬科技」前沿。「仿生智能技術是一條新賽道。」會上，中國科學院院士、北京航空航天大學教授郭雷指出，仿生智能可以催生前沿科學發現，克服現有的類腦智能局限性，更好實現人工智慧技術領域的國際領跑。 「這個方向特別需要跨學科的融合，以及從基礎理論到關鍵技術，再到公司應用的全面創新，以及複合型的青年人才。」郭雷說道。 如何培養出更多具備跨界能力的青年科研人才？也是本次大會關注的話題。「目前，我們已經和內地科研單位開展了多項合作，包括科研項目對接、人才交流、學生聯合培養。」王鵬提到：「這不僅有助於技術上的互通互補，也加強了兩地人文層面的交流。」 當下，這種「雙向奔赴」的合作正在不斷深化。大會現場，京港澳三地29個優質合作項目集中簽約；當天正式成立的「京港澳新質生產力發展服務團」，將常態化服務三地科創項目與人才成長；同步啟動的「北京市港澳創新中心」也將聚焦科技企業孵化、成果轉化、跨境標準共建，打造京港澳科創資源落地「第一站」。 在韓偉看來，這是非常好的契機。他說，香港有良好的科研基礎和創新能力，內地擁有大科學裝置等「國之重器」和廣闊的市場，通過與內地在科研項目、平臺資源等方面的深入合作，可以為青年科研人員提供更多實踐機會和發展空間。 澳門大學副校長莫啟明在採訪中介紹，學校近年來在中醫藥領域取得了積極進展，正在橫琴新校區加快部署，探索中醫藥與西醫協同發展的新方向，「我們希望把握好『一國兩制』的優勢，積極參與國家中醫藥的科技創新與推廣，為中醫藥『走出去』貢獻澳門的力量。」(完)(《中國新聞》報劉益伶報導)
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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