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)
重慶8月9日電 (記者 夏賓)在外部環境複雜變化的衝擊下,位於重慶的外貿企業浩森摩託近年來北美市場訂單大幅收縮,還遇上了老客戶回款慢的問題,培育開拓其他海外市場的想法由此萌生。 浩森摩託總經理張海林介紹稱,公司將業務重心從北美轉移至歐洲、哈薩克斯坦市場,同時強化非洲南美市場,在轉型過程中,針對不同市場的自然環境、消費偏好等因地制宜創新改進產品,北美市場以外的訂單量上來了。 去年下半年以來,浩森摩託訂單明顯增多,甚至出現了單筆超2000多輛越野摩託車的訂單,公司要先墊款採購車架、減震器等關鍵零部件,部分特殊零部件得開新模具,資金壓力陡增。 幸福的煩惱如何解決?「以前總覺得銀行貸款好麻煩、『門檻高得很』,要廠房抵押、要複雜的報表,我們這種組裝加工製造的小企業,廠房還是租的,去跟大銀行貸款可能『不得行』。」張海林這樣說。 這樣的「刻板印象」隨著去年10月建立支持小微企業融資協調工作機制而發生了變化,該機制由國家金融監督管理總局、國家發展改革委牽頭建立,目的就在於加強央地協同,從供需兩端發力打通中梗阻,實現銀行信貸資金「直達基層、快速便捷、利率適宜」。 藉助重慶市工作機制專班通過「信易貸·渝惠融」線上平臺推送的名單,中國銀行九龍坡支行客戶經理吳澤平找到了浩森摩託,在了解公司的融資困境,為其量身定製了專屬授信及國際結算一攬子金融服務方案。 2025年1月,成功為其發放貸款480萬元,年利率僅3.1%,從申請到放款僅用了5個工作日。此外,針對其避險需求還提供了相關國際結算產品。 這筆資金如「及時雨」,讓浩森摩託提前採購了超過300萬元的摩託車配件,恰好在訂單量大的關鍵時刻有了充足的配件保障,特別是讓哈薩克斯坦地區客戶的訂單能夠提前近10天交貨,使客戶能迅速追加新的訂單。據悉,公司今年上半年銷售額比去年同期有明顯上漲,效益也同步得到提升,有效對衝了北美市場的風險。 中國銀行重慶分行普惠金融部副總經理高文捷對記者說,我們跟浩森摩託過去其實有結算方面的業務往來,但小微企業向大銀行貸款普遍有些信心不足,我們也不知道他們的貸款需求,協調工作機制推送的名單得以讓銀行對小微企業進行地毯式、全覆蓋走訪,浩森摩託這樣的小微企業,融資需求更好地「被看見」。 在記者走訪過程中看到,重慶一個又一個小微企業在融資協調工作機制的助力下引來金融活水:重慶農商行江津分行為江津豐源花椒有限公司追加了400萬授信額度,用於擴大產能拓展海外客戶;偉正蔬菜種植有限公司獲得了農業銀行重慶璧山八塘支行的30萬元貸款,企業下半年的農資採購有了底氣...... 農業銀行重慶巴南支行普惠金融部經理趙凱對記者說,過去想找到真正需要支持的小微企業非常難,好不容易找到企業,由於缺乏足夠的信用數據,看不清企業真實經營情況,想貸又不敢貸。「有了協調機制,政府部門初篩推薦、銀行精準對接,不僅讓企業獲貸更容易了,我們也不用再盲目找客戶了。」 據悉,為推進支持小微企業融資協調工作機制落實落地,重慶金融監管局創新建立企業名單篩選模型,通過分析企業金融數據,精準刻畫「還款置信度」,生成推薦名單並通過「信易貸·渝惠融」平臺推送至銀行。同時,依託金融專網,建立「數據共享+業務協同」金融綜合服務平臺「金渝網」,聯通重慶市167家銀保機構全部6000餘個基層網點。 自上述工作機制建立以來,各類主體通過「鎮街自下而上」「監管自上而下」「銀行平行推薦」3種方式納入「申報清單」26.75萬戶、「推薦清單」26.63萬戶,完成信貸投放31.32萬戶次6288.81億元。 從全國層面來看,截至2025年6月末,各地依託工作機制累計走訪了超過9000萬戶小微經營主體,銀行對「推薦清單」內經營主體新增授信23.6萬億元,新發放貸款17.8萬億元,其中信用貸款佔比32.8%。 如國家金融監督管理總局普惠金融司主要負責同志所言,金融監管總局將繼續推動加大信息共享力度,引導金融機構精準對接,保持小微企業貸款投放力度,提升貸款質量,科學合理確定貸款利率,優化貸款業務結構,加大首貸、續貸、信用貸的支持力度,更好滿足守信小微企業的融資需求。(完)
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