從銀髮族到小朋友 南昌老茶館「泡」出全齡「鬆弛感」
2025-10-22 22:11 8,857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)
阜陽8月4日電(梁靜茹)在安徽省界首市，一條資源循環利用的綠色產業鏈條蓬勃發展。這裡年回收利用廢舊蓄電池、廢鋁材、廢塑料400多萬噸，擁有再生鉛產能99萬噸；再生動力電池年產能1億隻以上，全國市場上每5隻動力電池中，就有1隻是「界首造」。 錨定「千億級產業」目標，界首循環經濟正在綠色化、智能化的新賽道上疾馳。 廢舊電池在界首被視作「加工後的礦產」。在安徽南都華鉑新材料科技有限公司(以下簡稱「華鉑新材料」)車間內，來自比亞迪等巨頭的廢舊動力電池經歷著技術重生。公司採用「物理破碎—無氧熱解—篩分提純」的自主工藝，使銅、鋁、鋰等材料的回收率高達98%以上。 在安徽南都華鉑新材料科技有限公司，技術人員正在進行試驗。界首市宣傳部供圖 一路之隔，天能電池(安徽)公司的智能工廠裡機器人正在精準作業，自動化產線高效運轉。園區首創的鉛酸電池領域「富氧側吹」制酸技術，能將煙氣中的硫回收為精製硫酸並回用於生產，該技術榮獲安徽省科技進步一等獎，帶動了全行業的綠色升級。 圖為安徽南都華鉑新材料科技有限公司生產車間。界首市宣傳部供圖 目前，界首市已形成「回收+處置+產品化」的循環經濟全產業鏈。從「撿回來」到「造出來」，再到「引進來」，界首吸引了駱駝、雅迪等一大批下遊行業龍頭紛紛落戶，在這裡完成入鏈、強鏈、固鏈和延鏈。 界首循環經濟產業園的核心競爭力，在於其高度協同的產業閉環。天能所需的鉛錠、塑殼，由園區企業足量供應；華鉑新材料提煉的碳酸鋰，直接供應給下遊材料廠；更關鍵的是，天能回收的舊電池，可在園區內就地完成拆解、冶煉和再生，真正實現了「進來一隻舊電池，出去一隻新電池」的資源永續循環。 界首田營科技園是目前全國最大的再生鉛綠色回收利用基地和動力電池循環利用新能源生產基地。園區年可回收利用廢舊蓄電池160萬噸，年產再生鉛近100萬噸，加工蓄電池2800萬千伏安時，分別佔全國產能的1/3、1/5。使近百萬噸廢鉛蓄電池在此煥新重生。 創新是產業壯大的核心驅動力。最新數據顯示，界首在皖北地區科技創新指數與研發投入佔比均位居首位，在阜陽市則以創新平臺數量和國家級專精特新「小巨人」企業數量領跑。 這一從「垃圾堆」上崛起的產業，正釋放多重效益：帶動近5萬個家庭增收，推動農民人均純收入增長10%以上；年加工再生塑料260萬噸，節約石油1000萬噸，相當於少建8個中型化工廠；覆蓋全國的回收網絡讓10萬餘人參與廢舊物資回收，有效減少資源浪費與面源汙染。 從「吃幹榨淨」廢舊電池的每分價值，到以科技為傳統產業注入新動能，界首用「循環」理念在皖北大地書寫出「變廢為寶」的千億產業篇章，為資源型城市轉型提供了極具韌性的「界首方案」。(完)
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