海南新能源裝機比例升至47.8%
2025-11-20 07:01 3,346次浏览在智能育種制種領域，中國科學家團隊再次取得重大科技突破：通過生物技術(BT)+人工智慧(AI)深度融合，首次提出作物-機器人協同設計理念，利用基因編輯重新設計作物花型，快速精準創製「機器人友好」的結構型雄性不育系，運用深度學習和人工智慧成功研製世界首臺智能育種機器人「吉兒」(GEAIR)。 這項基於人工智慧賦能打破雜交育種和制種瓶頸，實現大幅降低育種成本、縮短育種周期、提高育種效率的重要研究，由中國科學院遺傳與發育生物學研究所許操研究員領導的智能育種攻關團隊自主創新完成，北京時間8月11日夜間，相關成果論文在國際知名學術期刊《細胞》上線發表。 期刊審稿人高度評價稱，中國團隊本項研究工作是一項令人振奮的創新性突破，是通過BT+AI交叉融合解決重大科技問題和產業難題的典範，具有廣闊的應用前景。 這也是許操團隊繼研發出不同作物通用的高產穩產快速育種技術體系——「環境智能型高產-穩產作物育種新策略」，開啟環境智能型高產穩產作物育種新時代之後取得的又一項引領世界的科技成果。 論文通訊作者許操研究員接受記者採訪介紹說，本項研究成果由智能育種攻關團隊與合作者組成跨學科團隊共同攻關取得，實現了雜交育種制種從育種2.0時代跨越發展到育種5.0時代。 在本項研究過程中，研究團隊將智能育種機器人與從頭馴化和育種加速器等新一代育種技術融合，首次打造出「智慧機器人育種工廠」，實現優異品種的智能快速定製。他們將可自動巡航雜交授粉的「吉兒」機器人系統應用於大豆，首次實現結構型大豆雄性不育系快速創製。 研究團隊還開闢出「BT築基+AI賦能+機器人(Robot)勞作」的智能育種(BAR)模式，標誌著中國率先完成自主智慧財產權的智慧機器人育種閉環技術體系構建，在生物育種範式革新等方面展現出「人工智慧驅動科學研究」(AI for Science)的重大應用前景。 許操透露，目前，「吉兒」機器人的零部件國產化自主率已達95%以上，整機成本極具應用前景。研究團隊正在將「育種-生產-採收-追溯」全產業鏈進行BT+AI融合，推進後續研發智能育種機器人「吉兒」2.0版，未來還將拓展應用於不同作物，致力於為保障糧食安全做出更大貢獻。(記者 孫自法 製作 劉鵬）
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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