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2025-11-05 21:03 7,965次浏览北京8月2日電 (記者 孫自法)中國科協8月2日向媒體發布消息說，聚焦「可控核聚變商業化關鍵技術進展」「核生化災害防護化學前沿技術」「面向新一代信息技術應用的鐵電薄膜與器件」主題，第二十七屆中國科協年會近日在北京分別舉辦專題論壇。 「可控核聚變商業化關鍵技術進展」專題論壇由中國核學會承辦，聚焦「可控核聚變前沿技術與創新突破」「商業化落地的工程技術挑戰」及「產業鏈協同與政策支持體系」議題，與會專家及青年學者代表進行研討。 可控核聚變被視為解決人類能源危機的理想方案，並被認為是實現「雙碳」(碳達峰、碳中和)目標的關鍵路徑。 中國核學會稱，瞄準聚變能開發進程，圍繞國際熱核聚變實驗堆(ITER)計劃進展、聚變核安全關鍵技術挑戰、可控核聚變不同路徑進展、人工智慧賦能核聚變展望、高溫超導技術及聚變裝置核心裝備製造能力等重點議題，專家學者們在「可控核聚變商業化關鍵技術進展」專題論壇上展開深入探討。 「核生化災害防護化學前沿技術」專題論壇由中國化學會聯合核生化災害防護化學全國重點實驗室共同承辦，院士專家及業界代表圍繞「化學賦能防護·科技鑄就安全」主題展開深度研討。 「核生化災害防護化學前沿技術」專題論壇會場。中國化學會 供圖 多位院士專家作主旨報告，分享為災害智能感知開闢新視角；提出汙染物治理策略為複雜環境下災害防護提供創新方案；闡述新汙染物篩查與環境暴露研究前沿；系統剖析核生化災害防護化學的需求、挑戰與發展趨勢。 邀請報告環節，專家學者代表分享核災害防護化學研究的現狀和前沿；探討基於人工智慧(AI)賦能的化學中毒新機制及解毒新策略；介紹晶態有機納米孔材料開發及神經毒劑傳感應用研究；深入剖析神經毒劑的催化降解機制；分別就毒物洗消材料設計、劇毒汙染物酶催化、化武公約相關生物毒素綜合篩查鑑定技術研究等前沿技術作分享。 中國化學會表示，本次專題論壇緊扣核生化災害防護化學前沿技術關鍵議題，為分享研究成果、探討實踐難題和凝聚創新共識提供高水平合作交流平臺。與會專家學者不僅為防護化學學科建設、體系設計、技術發展和未來規劃提供堅實支撐，更為築牢國家核生化安全屏障、支撐高質量發展與高水平安全貢獻核心思路。 「面向新一代信息技術應用的鐵電薄膜與器件」專題論壇由中國矽酸鹽學會承辦，業界專家學者代表通過主題報告和交流討論兩個環節展開深入研討與交流。 「面向新一代信息技術應用的鐵電薄膜與器件」專題論壇會場。中國矽酸鹽學會 供圖 主題報告環節，多位專家圍繞鐵電薄膜材料與器件在新一代信息技術應用中的最新研究進展、核心挑戰及未來發展方向等作專題分享。 交流討論環節，與會專家學者們圍繞「鐵電薄膜材料製備、表徵、設計與模擬」「鐵電薄膜的信息器件應用」「新體系鐵電薄膜與二維鐵電材料」三大議題互動研討，在思想碰撞交鋒中迸發創新火花。 中國矽酸鹽學會認為，本次專題論壇舉辦，全面反映出國鐵電薄膜與器件領域的最新研究動態和豐碩成果，從基礎物性、材料設計、先進表徵及器件應用等方面凸顯研究的廣度與深度，更清晰勾勒出鐵電薄膜與器件在未來信息技術革命中的核心地位與廣闊前景。(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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