財經老王丨暑期檔火爆：票房之外的驚喜
2025-10-23 00:50 7,792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)
上海8月11日電 (李姝徵 馬凱)加QQ進群就能獲得免費明星周邊？日前，上海徐匯警方在「礪劍2025」夏季戰役中，在多地同步開展收網行動，搗毀一詐騙未成年人的犯罪團夥，抓獲涉案人員3名，收繳作案手機16部，串併案件9起，累計涉案金額26萬餘元。 2025年5月某晚，家住徐匯的女生小馮在某社交平臺看到一條帖文說可免費領取明星親筆籤名，便留言詢問。對方私信讓其加入一個QQ群。小馮進入該群後不久，有個QQ名「張警官」的人也進了群，聲稱該群已涉嫌「洩露他人隱私以及非法發放明星周邊」，需要群裡所有人配合調查。「警方已對本群實施實時監控，不配合調查擅自退群後果自負，也會留下終身案底……」年幼的小馮一下子懵了，私信「張警官」求助，對方發來一張警官證照片，還讓其掃碼添加了一個名叫「李某某」的企業微信號。對方還通過視頻通話(自己黑屏未露臉，僅讓小馮拍攝本人及周邊情況)稱需要排除其涉案嫌疑，未成年人要用家長手機掃碼驗證調查，並通過支付一定數量的款項來測試帳戶資金走向，查證是否存在為嫌疑人轉過錢款等違法犯罪行為。「張警官」還稱，在線調查過程要全程保密，否則將立即對小馮開展上門公開調查。 小馮猶豫片刻後，以做學校作業需要兩個手機為由問外婆借來手機，並騙外婆說交作業需要家長刷臉證明。不明就裡的老人均一一照辦。於是，當晚小馮通過外婆的微信零錢和網上銀行分8筆向「張警官」提供的幾個付款碼累計轉出15000餘元，並按照對方要求刪除了相關轉帳記錄。 其間，儘管小馮也有質疑，但架不住騙子的威逼利誘。騙子甚至讓其去拿母親的手機來操作，小馮不願意配合之際，對方變得氣勢洶洶，「讓你配合你不配合，你好好看看這裡是哪裡？」然後，原本黑屏的視頻通話那頭，一名戴著口罩、身著制服、坐在電腦前的警察形象一閃而過，桌上似乎還有幾本案卷。「不配合是吧？行，那錢也回不來了，你等著我們上門吧！」幾番催促無果後，對方掛斷通話並將小馮拉黑。 第二天，外婆發現自己的錢少了，詢問小馮才知道昨晚遇到騙子了，一家人這才報了警。 徐匯警方經過持續追蹤發現，該案系一組織化運行的詐騙團夥操控多個引流群、話術群所為。逐步釐清以柴某、張某為主要嫌疑人，向某等人為資金結算人員，以有償招募兼職人員進行相關引流的犯罪團夥。 2025年6月至7月間，警方分赴外省市多地開展抓捕，在當地警方協助下，先後抓獲柴某、張某、向某等涉案人員，收繳作案手機16部，在嫌疑人柴某手機內發現大量用於詐騙的警察照片、視頻和詐騙話術截圖。此外，警方關聯各地相關案件9起，被害人均為未成年人，累計涉案金額26萬餘元。 經訊問，犯罪嫌疑人柴某、張某、向某交代，自2024年起，柴某、張某二人開始利用相關話術在網上對追星心切的未成年人實施詐騙。其中，柴某、張某負責在幕後組織協調，張某還負責扮演警察與未成年被害人直接語音或視頻交流，對其實施恐嚇和脅迫。為了逃避追查，他們僱人拍攝各地茶館、麻將館等商業場所的收款碼照片，讓被害人掃碼付款，再和商家協商將已支付的款項套現。而在各社交平臺發帖引流的兼職人員，則是由向某等人負責建群管理和結算報酬的。 目前，犯罪嫌疑人張某因涉嫌詐騙罪已被檢察機關依法批准逮捕，柴某、向某被公安機關採取刑事強制措施，案件的深挖擴案、上下遊關聯團夥的打擊工作仍在進一步開展中。(完)
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