低空經濟催生新消費 雙人傘跳傘教練「日入七千」？
2026-01-15 18:59 1,713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)
外骨骼機器人助力腿腳不便的老人行走，手功能康復訓練一體機精準引導患者恢復抓握能力，智能養老機器人通過AI語音交互緩解獨居老人的孤獨感……作為北京亦莊萬臺機器人創新應用計劃應用場景系列賽的首場落地賽，7月29日，2025北京智能康養機器人應用大賽在北京經濟技術開發區(北京亦莊)舉行，40支頂尖團隊攜53件創新產品同臺競技，為應對全球老齡化挑戰提供「中國智造」解決方案。 此次大賽聚焦機器人在養老服務中的康復訓練、護理照護、智能陪伴、健康監測、公共服務五大剛需場景，吸引了來自全國各地的40支參賽團隊參與，覆蓋頭部企業、頂尖高校和科研院所等創新主體。大賽匯聚53件智能康養機器人產品，涵蓋硬體製造、軟體開發、養老運營等產業鏈上下遊環節。 值得一提的是，大賽開創性引入「產銷直通車」模式：通過政產學研用多方聯動，進一步促進供需精準對接。具體而言，賽事不僅比拼和檢驗供給端的技術實力、展示創新成果，還邀請需求端參與進來，讓參賽產品通過路演展示、案例分享及合作洽談等方式，連結養老機構、醫療機構、社區老人等用戶，促成採購與合作意向的達成。尤其是，賽事引入來自醫療康復和健康管理服務中心的應用專家評委，以及來自投資機構、融資租賃公司的市場專家評委，助力優質項目加速商業化落地。 大賽還特別邀請了6位社區志願者「測評官」，從用戶視角反饋產品體驗。「我認為機器人養老是未來趨勢，今天看到很多具有專項功能的機器人，比如在助行、手部康復等方面具備一定智能化水平，我期待未來能有綜合類的『保姆機器人』出現。」73歲的「測評官」張大爺說。 獲得本次大賽一等獎的北京大艾機器人有限公司是一家專注於外骨骼機器人研發的企業，此次帶來足底壓力檢測系統、下肢外骨骼機器人等產品參賽，助力老年人更省力地行走。該公司董事長帥梅表示：「參賽有助於我們提升市場認知度與品牌競爭力，促進精準對接和加速落地。」 當前，康養機器人領域正處於探索發展的關鍵階段。北京市出臺《關於加強設計服務推動居家適老化改造和產業發展的實施方案(試行)》，首批9個適老化改造公共樣板間已建成投用。雖然已有不少產品在健康監測、輔助移動、簡單陪伴等基礎場景實現初步應用，但行業整體在複雜環境適應性、精細化照護水平、成本控制等方面仍有提升空間，技術成熟度與市場普及度亟待提高。 「基於這一現狀，北京經開區舉辦此次賽事，旨在以真實養老需求為出發點，挖掘『能用、好用、耐用』的創新產品，推動康養機器人從『實驗室』走向『家庭』、從『概念驗證』邁向『場景落地』。」北京經開區有關負責人表示，此次賽事不僅是競技的舞臺，更是產業生態共建的起點，希望通過以賽促研、以賽促用、以賽促產，助力機器人技術從實驗室走向養老一線，讓創新成果更貼合老人真實需求。 民政部、全國老齡辦發布的《2024年度國家老齡事業發展公報》顯示，截至2024年底，我國60歲及以上老年人口達到3.1億，佔總人口的22%。預測到2035年左右，我國60歲及以上老年人口將突破4億，在總人口中的佔比將超過30%。銀髮族對養老服務的巨大需求，為康養機器人打開了廣闊的市場空間。 據方正證券研究中心數據，近年來智慧機器人在養老領域的滲透率不斷提升，2023年市場規模已達到近250億元，預計未來數年內，養老機器人市場將保持15%的年複合增長率，到2030年，智能養老機器人將實現普遍落地，市場規模達到約660億元。 不過，國家地方共建具身智慧機器人創新中心算法專家紀俊傑表示，從技術角度看，像機器人運行數據、人機互動數據等具身智能的數據無法像大模型那樣從網際網路獲取，必須到養老院等具體場景點對點地人工採集，且需攜帶專業設備完成標準化統計，成本較高。這意味著定製化需求與規模化生產之間可能存在矛盾。 據了解，在智能康養機器人領域，北京亦莊承擔多個國家級重大專項科研任務、牽頭制定多項養老機器人國際、國內標準，培育出情感陪伴、康復輔助等領域的領軍企業，在智能護理、安全監護等細分賽道取得突破，部分產品已在醫療機構開展臨床應用。
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