廣西潿洲島一觀光車司機因言語威脅他人人身安全被行拘
2026-02-21 15:34 4,827次浏览「我愛讀書，我愛生活——這一站，讀見生活的模樣」，8月5日起，市民讀者在上海多個地鐵站「遇見」上海書展主題燈箱，預告著一年一度的書香盛會腳步越來越近。 在上海地鐵遇見上海書展作為今年書展特色活動之一，由上海書展辦公室、東方出版中心主辦，上海中版圖書有限公司、上海黃浦區新質文化發展促進中心承辦的「東方悅讀·Metro大都會城市文化地標徵集活動」邀請市民讀者參與城市文化地標徵集，共同打造地鐵沿線的「書香風景線」。該活動依託上海地鐵日均千萬客流、覆蓋全市500餘個站點的網絡優勢，徵集地鐵站點周邊蘊含紅色文化、海派文化、江南文化特色的城市地標，鼓勵採用手繪、數字繪畫、影像等平面形式，以藝術視角詮釋上海多元交融的城市氣質，通過「一站一城景，一卡一精神」的方式，為每個地鐵站點賦予專屬文化標識，串聯成彰顯上海魅力的文化名片，將上海書展的文化氛圍從展館延伸至城市公共空間，讓書香融入市民日常生活，激發市民對城市文化的熱愛與認同。 活動介紹即日起，市民可通過Metro大都會活動專用小程序提交地標作品並參與投票，共同為上海文化地標建設貢獻智慧，徵集截止日期為8月31日。活動將評選出10個人氣獎和覆蓋全市513個地鐵站點的地標獎，並舉辦線下專題展覽，衍生專屬紀念收藏卡、文創產品等。 徵集小程序上海地鐵官方APP「Metro大都會」同步推出包含上海地鐵單程票和上海書展單日入場券的「2025上海書展·東方悅讀城市文化地標」主題電子紀念票。該主題電子紀念票由青年藝術家施曉頡設計，採用立體書創意形式，融入鮮明的IP元素與活力構圖，生動展現閱讀與城市生活的碰撞，傳遞上海書展年輕、開放、多元的文化氣質。 「2025上海書展·東方悅讀城市文化地標」主題電子紀念票
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)
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