北京嚴查電動自行車「五改五售」行為
2026-01-22 06:18 9,958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)
北京樓市又一新政落地。 8日，北京市住建委、北京住房公積金管理中心發布《關於進一步優化調整本市房地產相關政策的通知》。最重要的內容用一句話概括，就是「符合條件的家庭五環外不再限制購房套數。」 圖/發 初寶瑞 攝 為什麼劃定在五環外？可看一組數據。 先是供給，據中原地產研究院統計，當下北京新建商品房住宅庫存81.4%在五環外，二手房約50%的房源也在五環外。 再是需求，據中指研究院監測，1-7月北京新建商品住宅銷售套數，五環外佔比超80%，二手住宅成交套數五環外佔比也超50%。 「政策重點是為了加速外圍區域的市場去化，有利於想要在五環外購置房產的家庭，以及有多套房產進行資產配置的人群。」58安居客研究院院長張波對三裡河表示。 回溯北京過往幾次新政，也多以五環為分界線，穩步有序放開購房門檻。針對重點熱點區域靶向施策，能讓更多有能力、有意願、有需要的居民家庭進入市場。 什麼樣的家庭符合條件？包括北京戶籍居民家庭、在北京連續繳納社會保險或個人所得稅達到相關年限的非北京戶籍居民家庭。 雖然購房套數直接放開，但購房群體仍有針對性，說明北京購房政策的優化節奏依然是「穩步走」，既精準釋放改善需求，又避免局部非理智過熱。 同時，北京還推出多方面的公積金政策支持，對符合條件的繳存職工形成雙重政策紅利。 樓市企穩離不開政策支持。 自2024年「930」新政以來，北京時隔10個月後再次調整限購這一需求側的限制性政策，具有現實的緊迫性。 北京市統計局數據顯示，上半年，全市新建商品房銷售面積537.6萬平方米，同比增長5.4%；其中住宅銷售面積352.3萬平方米，下降0.8%。 門檻低了，負擔輕了，需求就活了。政策的及時拉動，直接向市場傳遞出樂觀的信號。 細看北京本次新政的錨點，還有一個表述值得關注，那就是「更好地促進職住平衡」。 這也為我們理解政策提供了新的視角：放寬五環外購房限制，有利於引導人口和產業向五環外遷移，促進職住平衡，緩解中心城區的人口壓力，推動城市空間布局的優化。 當前，我國房地產行業發展依然存在「溫差」：核心城市核心區域的銷售持續高熱，而城市邊緣地區或低能級市場依然承壓。 住建部部長倪虹此前曾談到，「虹吸效應」是世界城市發展過程中出現的普遍現象。在城鎮化進程中，中國政府注重引導大中小城市和小城鎮協調發展。房地產市場因城施策，是防止房地產領域「虹吸效應」負面作用的一種制度安排。 張波以上海和北京對比解釋稱，上海外環外產業布局多，剛性需求和改善性需求都較為集中。因此，上海外環外的政策取向更多體現在定點放鬆，選擇不同區域精準施策的可能性更大。 協調發展是房地產發展新模式的應有之義。房地產發展需要適應現代城市空間功能的重構進程，以不同的城市能級和區位稟賦，探索與當地發展相匹配的模式。如此方可消減「溫差」，鞏固房地產市場穩定態勢。(「三裡河」工作室)
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