2025世界人形機器人運動會開幕在即 各參賽隊伍緊張備賽中
2025-11-22 17:01 2,985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)
在常見的氣象災害中，哪些因突發性強、影響範圍小而難以實現精準監測？公眾有時感覺「天氣預報不準」又是什麼原因？面對洪澇或乾旱災害，不同場景下公眾應掌握哪些核心自救技能？針對這些問題，人民網採訪了中國氣象局公共氣象服務中心原氣象服務首席專家朱定真進行解讀。 哪些氣象災害最難精準監測？為何有時感覺「預報不準」？ 談及氣象災害監測預警的難點，朱定真指出，在常見的14類氣象災害中，春夏季局地暴雨、冰雹、雷電、雷雨大風因「突發性強、影響範圍小」，因而最難實現精準監測。預報時，我們可以依據天氣背景判斷其可能出現的上述天氣，但要精準到具體時間、具體地點，至今仍是世界性難題。 朱定真解釋道，天氣系統是開放的，影響天氣變化的因素非常多，它們之間的相互作用關係，會因發生時的季節、地區、環流分布等變得極為複雜。因此，以當前的天氣學理論、預報技術方法、觀測手段及密度等，還無法實現天氣預報100%的準確率。 洪澇與乾旱，不同場景下如何自救互救？ 關於洪澇災害，朱定真指出，洪澇本是自然現象，自然界中積雪融化、大雨暴雨、山洪泥石流等都可能引發洪澇現象。當洪水、澇漬威脅人類安全、影響社會經濟活動並造成損失時，便形成了包括洪災、澇災和漬災在內的洪澇災害。 面對洪澇，朱定真強調個人需做好預防：汛期易受洪水影響地區的群眾應養成收聽、收看天氣預報及預警信息的習慣，偏遠地區群眾要關注危險警示；洪水到來前，需抓緊時間轉移或做好準備——有條件者可修築或加高圍堤，無條件者應選擇基礎牢固的屋頂、臨時避難臺等場所；準備幾天的食品，將衣被等禦寒物放至高處，搜集木盆、木塊等加工為救生設備；將不便攜帶的貴重物品做好防水處理，綑紮後埋入地下或放至高處，小件貴重物品可縫在衣物中；備好醫藥、取火等物品，保存好可用的通信設施。 若被洪水圍困，朱定真提醒，被困者切不可絕望或消極等待，要主動尋找生機；洪水洶湧時絕對不能下水，因水中的漩渦、暗流，上遊衝下的漂浮物，以及可能遭遇的毒蛇毒蟲咬傷、觸電等，都極易造成傷害。在互救方面，遇到他人水中遇險，需在力所能及的情況下伸出援手，且應掌握心肺復甦、人工呼吸等急救常識。 「乾旱災害是因降水減少、水利工程供水不足導致用水短缺，進而危害生活、生產和生態的事件。」朱定真指出，在乾旱、半乾旱氣候區和溼潤、半溼潤氣候區都可能發生，尤其在乾旱、半乾旱氣候區，因降水量年際變化大，乾旱發生頻率更高。 應對乾旱時，朱定真建議，旱區群眾可通過修建家庭水窖蓄水、改種作物品種、打井取水、尋找新水源等措施，積極開展生產自救，減少損失；日常生活中更要注意節約用水，個人力量雖有限，但全社會共同努力能產生顯著效果。
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