認識自己的優缺點、規劃職業生涯、寫簡歷、準備面試……求職過程中,高校畢業生第一次面對這些問題。不少高校在就業指導教師數量有限的條件下,正嘗試運用AI幫助畢業生找到適合的工作。 一名高校教師說:「AI可以幫助我們做很多重複性、事務性的工作,比如梳理信息、優化簡歷、模擬面試,從而更好地配置資源,讓教師真正做到『一生一策』,為學生提供個性化、針對性的建議。」 溫州大學正在推進「人工智慧+」課程改革,引入簡歷會診系統及知識圖譜課程;昆明理工大學在就業指導課上引入大模型,幫助學生篩選求職信息、定位目標崗位、優化簡歷;華東師範大學試點、推廣「成長型簡歷」AI工具…… 各種AI應用與設備成了提高工作效率的「助教」。 成長型簡歷、AI面試艙賦能大學生就業 一份精煉且清晰的簡歷,是畢業生求職的「敲門磚」。AI工具除了能優化簡歷文字、針對不同崗位調整重點,還能提醒學生從簡歷「反推」,認識自己的長處與不足,從而找到努力方向。 華東師範大學心理與認知科學學院輔導員陶潔請學生在碩士入學時就製作簡歷,把本科階段的學習情況、實踐情況都呈現出來,每年更新一次,再藉助AI工具,指導學生將自己的成長型簡歷電子化,並分模塊梳理。「有了電子記錄,輔導員可以更好地了解學生動態。如果哪個學生一直沒有更新簡歷,系統篩查出來,我就知道這個學生需要重點關注了;學生可以在系統裡和我互動、提問,我能在線上予以簡單回應。」 除了記錄和復盤,AI還能為學生提供新思路。陶潔舉例:「有名學生在讀碩士期間一直埋頭做科研,沒有實習經歷,不知道怎麼去應聘產品經理職位。這時AI會提示:科研能力是一種可遷移的能力,和產品經理的工作邏輯類似。把這項內容寫進簡歷,就是一種很好的補充。」 陶潔也強調,主題班會、定期一對一諮詢等線下交流仍是必要的。「我們在改進這套工具的過程中,始終保留了輔導員工作中人性化、有溫度的部分,即面談時輔導員對學生的人文關懷、價值觀引領。」 除了打造成體系、多功能的AI平臺,一些高校還利用線下場地,引入了AI面試艙、AI面試輔導室等硬體設備。 華東師範大學學生職業發展中心副主任張劍鳴介紹,近10個月來,學校在教學樓、圖書館、學生活動空間等位置陸續安裝了12個「AI面試艙」,目前已服務超5000人次,學校的『青年百問智能體』也有AI面試功能。這可以為學生提供安靜私密的小空間,不用擔心打擾別人,大膽訓練自己。 溫州大學打造了面積超過3000平方米的就業服務一體化中心,包含多功能面試室、AI線上面試廳、面試輔導室等空間,學生既可以掃碼使用線上平臺,也可以隨時到中心使用這些功能空間。就業指導師、職業生涯諮詢師平時就在中心「待命」,學生可以就簡歷優化、面試輔導等問題找就業指導師詢問,也可以預約職業生涯專家進行深層次探討。 溫州大學計算機與人工智慧學院學生小趙今年畢業,成績不錯的他在求職時缺乏自信,不太懂得包裝、推銷自己。學校關注到了小趙的情況,就業指導教師指點他面試技巧,引導他使用AI優化簡歷,用AI面試官進行循環面試練習。後來,小趙收到兩個技術崗位的offer,最後選擇了上海一家科技企業的開發崗位。 魏曉曉表示:「現在學生獲得信息的渠道非常廣泛,遇到問題第一反應就是上網查,但不一定能找到靠譜的信息。學校有了就業指導平臺,學生知道官方提供的信息一定是準確的,而且可以進一步去找老師溝通。總的來說,AI可以賦能學生,實現高質量就業。」 AI幫教師把職業生涯課上成「金課」 高校助力大學生高質量就業,職業生涯發展課是一個關鍵抓手。 華東師範大學《職業認知與生涯發展》課程小組負責人蔣瑾告訴中青報·中青網記者,上學期這門課將AI引入課堂教學與互動、激發學生探索核心興趣點、學生評價等環節,開放選課即報滿,結課後獲得了超出預期的好評。 從2024年開始,昆明理工大學開始嘗試用AI賦能就業指導課。該校就業指導中心就業教育科科長陳桂榮向記者介紹,過去的就業指導課多聚焦於教會學生使用搜尋引擎查找、整理行業信息做求職準備,教師難以對所有學生進行一對一指導。如今,教師的教學重心轉向指導學生掌握與AI高效對話的技巧,藉助智能工具更精準地匹配適合自身的行業、企業及崗位,在此基礎上開展針對性求職準備,效率大幅提升。 陳桂榮觀察到,許多學生在求職時感到困惑,根源在於對進入新階段的未知和自我認知的模糊。AI的加入為解決這一問題提供了新路徑——它可以幫助學生梳理在學習、實踐中體現出的能力和優勢,並將這些優勢清晰映射到目標職業所需的核心能力上,幫助學生建立更明確、更具信心的求職路徑。 山東大學在2024年著手開發建設「山小芽」AI生涯發展助手,依託大數據算力分析,挖掘學生在考研、保研、出國(境)、求職、考公、創業等方面的成長發展需求並進行分析,幫助學生構建就業大數據畫像;學生可以在平臺上對接到專業教師、朋輩導師、業內同行、行業專家、國際組織專家等,預約一對一匹配指導。 山東大學學生就業創業指導中心工作人員竇尚孝告訴記者,2024年9月起,學校將《生涯發展:學業職業目標養成》列為大一新生必修課,並對內容進行「校本化」「院本化」升級改造,推動課程高質量建設。這門課共20學時,12個學時的理論課圍繞各學院學科特色,講解近3-5年的就業數據、就業信息搜集、就業能力提升、創新意識培養等;實踐課鼓勵學生通過「山小芽」平臺,完成生涯困惑諮詢或生涯人物訪談等。 截至目前,「山小芽」已覆蓋1.7萬餘名學生,匯聚專家資源2700多人,月均諮詢量千餘次。山東大學還與南京大學、同濟大學等15所重點高校和百度、科大訊飛、浪潮等企業成立「AI賦能·生涯發展聯盟」,運用大數據精準匹配資源,探索AI賦能生涯教育新範式。 中青報·中青網記者 魏其濛 來源:中國青年報 2025年08月14日 01版
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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