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)
8月5日電 國家防災減災救災委員會辦公室、應急管理部5日舉行汛期安全知識發布會。會上,應急管理部新聞發言人、新聞宣傳司司長申展利通報8月份全國自然災害風險形勢。申展利表示,8月份,我國七大江河流域全面進入主汛期。華北、東北、華東、華南、西南部分地區洪澇和風雹災害風險高,海河流域、松遼流域部分河流可能發生較大洪水;預計有2到3個颱風登陸或影響我國,1個颱風影響長江以北地區;大興安嶺、新疆北部、中南、西南局部地區森林火災風險較高;雲南西部局部地區地質災害風險高;長江中下遊、江淮、新疆中北部局部地區存在高溫乾旱風險。 申展利指出,近年來,受全球氣候變化影響,災害性天氣的突發性、極端性、不確定性愈加明顯,特別是進入汛期,突破歷史紀錄和傳統認知的災害頻繁發生。當前,正處於「七下八上」防汛關鍵期,這是一年中防汛形勢最複雜、最嚴峻的時期。同時,暑期外出旅遊、野外施工作業處於旺季,安全風險較為突出。
免责声明:本文内容与数据仅供参考,不构成投资建议,使用前请核实。据此操作,风险自担。
79341
57
2026-02-02 19:03
95362
37
2026-02-02 19:03
89576
93
2026-02-02 19:03
53286
63
2026-02-02 19:03
72314
49
2026-02-02 19:03
64937
26
2026-02-02 19:03
75613
17
2026-02-02 19:03
92648
42
2026-02-02 19:03
59364
74
2026-02-02 19:03
67415
34
2026-02-02 19:03
73214
15
2026-02-02 19:03
25384
97
2026-02-02 19:03
34817
27
2026-02-02 19:03
72438
95
2026-02-02 19:03
25976
47
2026-02-02 19:03
69325
38
2026-02-02 19:03
75238
75
2026-02-02 19:03
13952
51
2026-02-02 19:03
68241
27
2026-02-02 19:03
25489
84
2026-02-02 19:03
13478
24
2026-02-02 19:03
62359
96
2026-02-02 19:03
79218
75
2026-02-02 19:03
16485
93
2026-02-02 19:03
97168
67
2026-02-02 19:03
96814
65
2026-02-02 19:03
93764
87
2026-02-02 19:03
58972
79
2026-02-02 19:03
74865
19
2026-02-02 19:03
73892
89
2026-02-02 19:03
78962
25
2026-02-02 19:03
91743
31
2026-02-02 19:03
48275
51
2026-02-02 19:03
81745
87
2026-02-02 19:03
64215
64
2026-02-02 19:03
78651
21
2026-02-02 19:03
75612
84
2026-02-02 19:03
28569
85
2026-02-02 19:03
92486
63
2026-02-02 19:03
24519
49
2026-02-02 19:03
56847
94
2026-02-02 19:03
94823
43
2026-02-02 19:03
29648
13
2026-02-02 19:03
54781
63
2026-02-02 19:03
53812
64
2026-02-02 19:03
54789
93
2026-02-02 19:03
14739
19
2026-02-02 19:03
63245
86
2026-02-02 19:03
91348
74
2026-02-02 19:03
28549
65
2026-02-02 19:03
92653
23
2026-02-02 19:03
| 奇秀直播 | 伊人直播 |
| 榴莲视频 | |
| love直播 | 打开b站看直播 |
| 成人抖阴 | |
| 比心直播 | 桃花直播 |
| 直播黄台app凤蝶 | |
| 青稞直播 | 月夜直播app夜月 |
| 百丽直播 | |
| 比心直播 | 妲己直播 |
| 免费播放片色情a片 | |
| tvn直播 | 看b站a8直播 |
| 秀色直播app下载 | |
| 私密直播全婐app | 么么直播 |
| 五楼直播 | |
| 魅影直播游客免登录 | 美女直播 |
| tvn直播 | |
| 黄播 | 魅影直播视频 |
| 少妇免费直播 | |
| 春雨直播 | 嫦娥直播 |
| 春雨直播安装包 | |