《靠什麼團結 憑什麼勝利：中共七大啟示錄》研討會舉行
2025-11-19 16:00 4,478次浏览東莞8月9日電 (記者 許青青)第十五屆中國國際影視動漫版權保護和貿易博覽會正在東莞舉行。8日舉行的中國潮玩之都·動漫潮玩產業招商推介會發布《東莞市加快潮玩和動漫產業發展若干措施》提出，計劃拿出1.2億元的產業扶持資金，以超常規力度，從產業生態、市場開拓、內容創作、集群發展、要素保障等五大方向支持潮玩和動漫產業高質量發展。 8月8日，第十五屆中國國際影視動漫版權保護和貿易博覽會在東莞市石排鎮開幕，圖為展會現場。東莞市委宣傳部供圖 截至2024年，東莞涉及潮玩生產的規上限上企業共計112家，工業總產值超238億元，同比增長19%。 東莞潮玩產業集聚顯著，擁有超過4000家玩具生產企業，近1500家上下遊配套企業，是全國最大的玩具出口基地，也是全國唯一的「中國潮玩之都」。全球動漫衍生品1/4在東莞生產，中國近85%的潮玩產自東莞。 8月8日，第十五屆中國國際影視動漫版權保護和貿易博覽會在東莞市石排鎮開幕，圖為展會現場。東莞市委宣傳部供圖 在當日的推介會上，來自13個國家地區的80餘個影視動漫領域重要嘉賓、漫博會展商齊聚，推介會系統介紹了東莞重點動漫潮玩產業政策與項目。東莞潮玩重鎮石排鎮推介了「潮玩小鎮」規劃，解讀該鎮的產業空間、服務平臺和專項政策等優勢；茶山鎮重點開展AI玩具產業招商，推介了茶山「AI+毛絨玩具」特色產業園、"AI+IP"新質產業綜合體等項目。 據悉，東莞下來將持續推動動漫潮玩產業發展，加大對動漫潮玩產業的支持力度，優化營商環境，全力服務企業投資快速落地，全鏈條、全流程強化項目落地服務保障，進一步招引吸納優質項目，推動東莞潮玩動漫產業高質量發展。(完)
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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