外賣補貼背後：有騎手日工作超12小時
2025-12-19 19:30 2,845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)
中國的創新藥靠硬實力在全球闖出了聲譽。中信建投證券股份有限公司製藥及生物科技組首席分析師袁清慧近日遇到了羅氏製藥集團亞太區相關業務負責人，這名負責人認為「中國創新藥的臨床數據在全球的可複製性非常棒」。 近日，在國家醫保局召開的醫保支持創新藥械繫列座談會(投資專場)上，袁清慧的這個分享引發了很多業內人士的共鳴。工銀瑞信研究部聯席總經理、投資總監趙蓓表示，中國已成為全球第二大的創新藥權益輸出國。2024年，我國藥企完成超90筆海外授權交易，總交易金額超500億美元，而這個交易數額今年上半年就已達到480億美元，增長勢頭迅猛。北京大學人民醫院副院長、胸外科主任醫師楊帆告訴中青報·中青網記者，現在一些國外醫生來中國開學術會議時，會表達出對中國醫生的羨慕。 2015年至今，被業內認為是中國創新藥發展的關鍵期。趙蓓說，這10年來，政策對創新藥的發展起到了關鍵作用。2015年《國務院關於改革藥品醫療器械審評審批制度的意見》發布。2024年，國務院常務會議審議通過了《全鏈條支持創新藥發展實施方案》。近日，國家醫保局聯合國家衛生健康委發布了《支持創新藥高質量發展的若干措施》(以下簡稱《若干措施》)。與會人士表示，《若干措施》的出臺，像一陣春風吹到了創新藥行業。 座談中，多名業內人士建言，建立支持創新藥發展的耐心資本。中信集團醫療戰略投資部總經理劉鵬程介紹，耐心資本是專門進行長期投資的一種資本形式，對風險有著較高的承受能力，對資本回報長周期也有預期。《若干措施》明確指出，鼓勵商業健康保險公司通過創新藥投資基金等多種方式，為創新藥研發提供穩定的長期投資，培育支持創新藥的耐心資本。 增設商業健康保險創新藥目錄是《若干措施》的一大亮點。2024年，我國商業健康保險的原保費收入為9773億元，和城鄉居民醫保的籌資水平大體相同。然而，商業健康保險在支持創新藥方面還有很大的潛力可挖掘。 設置商業健康保險創新藥目錄，意味著「我國創新藥企業迎來更大的發展機會，將從單純依賴醫保，轉向醫保和商保的雙輪驅動」。全國社會保障基金理事會規劃研究部處長熊錫鴻表示，在保障基金安全和實現保值升值的前提下，基金理事會將為企業提供更多的耐心資本。根據國家醫保局7月24日消息，目前已有超100個藥品申報了商業健康保險創新藥目錄。 參加座談會的業內人士對醫保大數據也有很高期待。2022年3月，全國統一的醫保信息平臺建成，涵蓋了全國超13億參保人、超100萬家定點醫療機構和藥店、1萬餘家醫藥企業、30餘萬種藥品耗材的醫保信息。「我們數據的質量非常高，而且時效性非常好。大家平時在醫院看病時能夠及時結算，就能感知到我們數據的效率。」國家醫保局大數據中心主任付超奇介紹，通過這些醫保大數據可以迅速了解全人群的疾病變化、未被滿足的臨床需求，這些數據可以賦能企業，讓企業更加精準地創新。此外，醫保大數據還能賦能藥物綜合價值評估，加快納入醫保目錄的節奏，幫助研發更多的創新藥和特藥保險，促進商保跨越式發展。他表示，醫保大數據或可讓國產創新藥成為投資的黃金賽道。 國家醫保局局長章軻在日前舉行的國務院新聞辦新聞發布會上介紹，「十四五」以來，醫保基金對創新藥的支出大幅增加，2024年的支出是2020年的3.9倍，年均增速達40%。在趙蓓看來，「未來10年，或將是國產創新藥收入利潤增長較快的時期。2035年行業市值可能有較大的增長空間，其中，優質公司的成長性將更為顯著」。 中青報·中青網記者 劉昶榮來源：中國青年報
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