西藏那曲市雙湖縣發生4.7級地震
2026-01-02 11:00 7,156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)
成都8月9日電 (記者 嶽依桐 賀劭清)「從住宿、場館到服務，一切都好。」截至目前，斯洛伐克記者塔拉比克·米哈爾(TARABIK Michal)對自己首次世運會報導之旅十分滿意。 工作中的斯洛伐克記者塔拉比克·米哈爾(TARABIK Michal)。記者 何浠 攝 塔拉比克·米哈爾的目光不僅聚焦賽場上的比拼。他告訴記者，日前自己曾與部分斯洛伐克運動員共同參訪了成都的一些歷史建築，品嘗「擔擔麵」等四川美食，還買了很多大熊貓紀念品。「此行我會努力創作很多關於成都城市建設、文化風貌的報導內容，希望能藉此機會讓斯洛伐克民眾更加了解成都、了解中國。」 這已經是瑞典記者特洛伊·亞當·麥可(TROY Adam Michael)第三次參加世運會報導。主要負責軟式曲棍球項目的他說，軟式曲棍球是瑞典除了足球以外最受歡迎的運動，也是瑞典隊的強勢項目，瑞典民眾十分關心運動員在世運會的表現。「因此我非常忙碌，但樂於助人的志願者們讓我的工作得以順利開展。」 工作中的瑞典記者特洛伊·亞當·麥可(TROY Adam Michael)。記者 何浠 攝 曾參與多場大型國際賽事報導的特洛伊·亞當·麥可說，除了做好報導工作外，他非常期待能夠有時間在成都四處走走，開啟一場文化之旅。「前幾天我去參觀了環球中心，裡面的一切都讓人驚嘆！」他期待，在了解成都現代化建設成就後，能夠更加深入地感受這座城市的歷史文化。「一方面，滿足我作為『文化迷』的願望；另一方面，也為賽場外的報導積累更多素材。」 「我第一次來中國是參加北京奧運會報導。早在2008年，北京的現代化發展、美麗的建築等就給外國媒體留下了深刻印象。」再次來到中國，匈牙利記者薩樂馬什·彼得(SZALMAS Peter)感慨道，從北京奧運會到成都大運會的18年，無論是街頭穿梭的新能源汽車，還是賽場內外形態各異的機器人，都讓他感受到中國的快速發展。 圖為匈牙利記者薩樂馬什·彼得(SZALMAS Peter)。記者 賀劭清 攝 此次成都世運會之行是薩樂馬什·彼得(SZALMAS Peter)第五次來中國報導體育比賽。他用一張照片向記者分享了家中珍藏的體育比賽紀念品：北京奧運會的帽子被掛在牆壁上，吉祥物「福娃歡歡」則被妥帖放置在木架上。「我一直保存著每一次來中國報導比賽的紀念品，它們是我最好的回憶。」(完)
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