新、潮、酷！運動點燃生活激情「活力紐帶」 釋放多元消費動能
2025-10-23 07:24 6,568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)
香港8月12日電 題：九旬「小鬼」交通員林珍：從經歷烽火童年到傳承愛國薪火 記者 韓星童 戴夢嵐 「小鬼」交通員林珍的抗戰記憶，是從那首《松花江上》開始的。那年她不過4歲，家住香港啟德機場附近的她常跟著姐姐林展到宋皇臺參加抗日活動，聽有志青年唱抗戰歌曲。 而今，林珍年屆九十，白髮如霜。她領著記者爬上香港沙田觀音山，指向高樓林立的九龍城，「我們家就住在打鼓嶺道41號。」1941年12月8日清晨，她正是在自家陽臺上，第一次看見日軍飛機轟炸啟德機場，轟鳴聲令人心驚；難民抱著孩子蜷在路邊；板車拉著蓆子卷蓋的屍體經過……人生憂患，自此開始。 7月31日，原東江縱隊港九獨立大隊老遊擊戰士聯誼會會長林珍接受記者專訪。圖為林珍在香港沙田觀音山遠眺九龍城。 記者 李志華 攝 1941年底香港淪陷後，姐姐林展從事地下工作，混入日軍公寓做洗衣女工。一天，幾個日本軍人押著雙手被反綁的林展破門而入，叫囂她偷了軍票，要抄家。「其實是他們想侮辱姐姐不成，就來找麻煩。」年幼的林珍躲在母親身後，眼睜睜看著日本軍人在家中翻箱倒櫃，把姐姐打得全身青腫。「突然聽姐姐喊：『弟弟妹妹，我要是被殺，你們一定要為我報仇』」這一幕，林珍一生難忘。 國恨與家仇刻進心裡，8歲那年，林珍毅然追隨姐姐加入中國共產黨領導的東江縱隊港九獨立大隊，成為一名「小鬼」交通員。 「在部隊大家都對我很關懷。」班長教她認路，沿途在樹上刻痕或用石頭做記號，也教她接頭暗號。班長講一遍，林珍複述一遍，便獨自上路了。她打扮成客家女孩的模樣，把情報捲成火柴棒藏在衣襟，手提一籃水果，光著腳走過旱地、海灘、紅樹林和山坡，將情報送往四方。 7月31日，原東江縱隊港九獨立大隊老遊擊戰士聯誼會會長林珍接受記者專訪。 記者 李志華 攝 半年後，林珍被分配到傷兵醫院當護理員。起初只是打掃衛生、送水餵飯，慢慢地也學著給傷員洗傷口、換紗布。在物資匱乏的年代，紗布要反覆使用，「紗布換下來後，我就拿去河邊洗。」林珍回憶，春夏時還好，一旦入冬，血塊在冷水裡化不開，就要用手使勁搓，「洗完手就凍壞了，生了凍瘡，又痛又癢。」 說到這，林珍嘆了口氣，「其實我遇到的都是小困難，有些戰友中槍後動手術，連麻醉藥都沒有。」戰士們用溼毛巾捂著嘴，醫生一刀下去，那痛苦的叫喊聲像扎在林珍心裡一樣。「即便這樣，等他們縫好了針，消完炎，又會馬上申請歸隊。」 林珍照顧過一位臉被炸傷、雙目失明的戰士曾九。「我對曾大哥說，我幫不了你的眼睛，怎麼辦？」曾九笑著安慰：「阿珍，不要怕，我們總能打勝仗。」那種保家衛國的信念與勇敢堅韌的精神，影響林珍至今。 7月31日，原東江縱隊港九獨立大隊老遊擊戰士聯誼會會長林珍接受記者專訪。 記者 李志華 攝 多年後，林珍與曾九數次在香港特區政府舉辦的抗戰紀念活動中重逢。曾九每次都會主動給林珍「利是」(紅包)，林珍拒絕說：「我不要，我已經長大了。」曾九卻堅持，「當初沒有你的照顧，也沒有我的今天。」 鮐背之年的林珍依舊忙碌。作為原東江縱隊港九獨立大隊老遊擊戰士聯誼會會長，她時常拄著拐杖在校園講述當年光著腳送情報的抗戰故事，帶領年輕人瞻仰烏蛟騰、斬竹灣抗日英烈紀念碑。看著那些朝氣蓬勃的年輕面孔，她總會語重心長地叮囑：「我們不能遺忘歷史，要把自己的心與國家的情連在一起，這才是民族魂。」(完)
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。
花椒直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 963.65MB
- 最后更新: 2025-10-23 07:24
- 最新版本: v9.5.7.10
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 9i安装下载
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 5.72以上
客服热线：137-3762-8176
97
36287
15438
96428
71
2025-10-23 07:24
45268
41
2025-10-23 07:24
39486
54
2025-10-23 07:24
52184
96
2025-10-23 07:24
17632
53
2025-10-23 07:24
72689
87
2025-10-23 07:24
57463
84
2025-10-23 07:24
81675
14
2025-10-23 07:24
92487
89
2025-10-23 07:24
15
48327
79
18
47169
26
89127
83467
94
85234
17964
72495
49761
65831