【市場觀潮】莫讓「清涼神器」涼了買家心
2026-03-18 22:49 2,859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)
廣西憑祥8月12日電(宋邦穩)「674.75分，陸軍工程大學錄取通知書到了。」8月12日，南部戰區陸軍某邊防旅戰士劉宇星收到了軍校錄取通知書，與此同時，該邊防旅士兵參加考學、提幹和軍事職業教育考試的錄取通知書也陸續寄到。今年該旅共計54名士兵圓夢軍校，比去年40人增加了35%，人數創新高。 近年來，該旅黨委樹立「為強軍育人才」的工作導向，廣泛激勵官兵學習成才，先後投入300餘萬元為官兵升級改造圖書閱覽室28個，購置平板電腦、聽書機、朗讀亭等電子學習設備180餘臺，協調地方圖書資源25000餘冊，舉辦各類讀書學習活動10餘次。基層營連針對官兵個人基本情況，為官兵規劃成長路徑，制定學習計劃，並建立官兵學習成才檔案卡，實時跟進掌握官兵學習情況，助力官兵成長成才。 圖為士兵集中學習備考。牛利 攝 某邊防連戰士翁鵬，大學本科畢業後入伍來到連隊，夢想參加提幹考試成為一名軍官，然而他比較欠缺自制力，經常沉迷於網路遊戲，不能按計劃推進學習。連隊了解情況後，安排指導員、排長和班長對他進行「三幫一」輔導，督促翁鵬文化課程學習和軍事課目訓練，幫助他走出了網絡世界。當年年底，翁鵬憑藉出色表現被評為「四有」優秀義務兵。今年，翁鵬提幹考試成績在南部戰區陸軍排名第三，被海軍大連艦艇學院錄取，成功提幹。 「如果沒有單位的助力，我還會與夢想軍校再次失之交臂。」該邊防旅戰士李朋澤說。李朋澤入伍前因高考失利未能考上夢想軍校，入伍後，鉚著勁兒想要考學。今年備戰軍考，他因軍事訓練共同課目和文科相關課程不理想，幾度想要放棄備考。後來旅機關安排專人幫助備考戰士提升軍事訓練成績，協調駐地高中優秀教師和專業教育考試機構為備考戰士輔導授課。在單位助力下，李朋澤軍事訓練和文化成績逐漸提升，最終以642.3分的成績考上夢想軍校。 「出人才就是出戰鬥力！」該旅領導高立球說。今年以來，旅黨委在全旅大力營造「人人努力成才，人人皆可成才」的學習成才氛圍，先後組織裝甲、修理、運輸、通信、水電等專業集訓20餘輪次，100餘名官兵取得相應專業等級資格認證，300多名官兵通過自學考試提升學歷層次，600多人次進入旅隊人才「紅名單」，全旅持續掀起「靠學習成長成才」熱潮。(完)
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