視頻｜臨港朱雀小院：豬頭肉配咖啡，這波混搭按頭安利！
2025-12-28 17:44 5,183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)
西安8月12日電 (梅鐿瀧 劉盼利)12日，隨著一聲機車轟鳴，滿載著50車電商貨物的X387次列車從西安國際港站緩緩駛出，一路向西開往烏魯木齊，標誌著絲路電商班列開行突破500列。 圖為X387次列車整裝待發。 劉盼利 攝 據悉，自2024年3月26日首發以來，由中國鐵路西安局集團有限公司(簡稱西安鐵路局)組織開行的絲路電商班列以「穩定、高效、創新」的運輸特點，吸引京東、順豐、極兔等紛紛加入，從初期30車編組到如今最高55車滿編，從單一運輸服務到全鏈條精益化運行，X387絲路電商班列向新疆烏魯木齊等地累計運送各類電商物資500列、20619車，成為電商企業降低物流成本、提升運輸時效的高性價比物流方案，為向西開放物流大通道注入強勁動能。 據了解，作為陝西始發的第一條西向快速城際班列，X387次絲路電商班列實行每日一班「客車化」運行，9時09分從西安國際港站準點發車，直達新疆烏魯木齊三坪、烏北站，120公裡/小時的時速與2706公裡的站到站距離，構建起平均36.18小時的「準時達」通道。 「絲路電商班列運行時間較圖定時間縮短近2小時，較公路運輸快5小時左右，幫助快遞電商企業有效降低10%的物流成本，實現全疆包郵。同時使用貨櫃鐵路運輸相對於公路運輸，大幅度降低貨物的貨損率，企業滿意度提升了70%。」西安鐵路局西安鐵路物流中心國際港營業部助理工程師上官璐皓說。 絲路電商班列穩定運營背後，是全鏈條的協同保障。西安鐵路局聯合中鐵貨櫃公司推行24小時全天候服務，通過前置選箱、單獨設置空箱提箱區等措施，將空箱裝汽車時間從30分鐘壓縮至10分鐘；與中國鐵路烏魯木齊局集團有限公司建立跨局協調機制，確保班列到達烏魯木齊三坪站後，組織快速入線卸車，並使用北鬥導航定位，為司機規劃最優線路，實施動態管控，將兩端公路短駁時間平均壓縮20分鐘，讓「鐵路幹線班列+兩端集配」的物流模式高效運轉。 據介紹，班列抵達當天便開始貨物配送，次日通過快遞運輸即可將貨物送到客戶手中，運輸時效提高約12%，為消費者帶來更快捷的購物體驗。同時，絲路電商班列以鐵路長距離運輸的運能優勢，每列車已從初期30車編組到如今最高55車滿編。運能大、成本低、受天氣影響小，班列受到越來越多電商企業的青睞，為陝西乃至全國快遞入疆提供了穩定高效的物流通道，促進了區域間的商貿流通。(完)
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