華僑抗戰文物展出 臺灣收藏家許伯夷：一定要把歷史的真相還原
2025-10-24 14:37 2,471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)
玉林8月13日電(陸新健 吳煒 肖本懋)8月12日，南寧至珠海高鐵玉林北至岑溪東段重難點控制性工程——天星一號隧道順利貫通，標誌著該區段22座隧道全部實現貫通，為後續無砟軌道施工及鋪軌工程打通施工通道，項目建設取得突破性進展。 天星一號隧道由廣西交通投資集團投資，國鐵南寧局代建，中鐵五局承建。 圖為天星一號隧道進口。肖本懋 攝 位於廣西岑溪市的天星一號隧道全長4574.71米，最大埋深約165米，洞身下穿水庫及破碎帶，地質條件極為複雜，Ⅳ、Ⅴ級圍巖佔比達76%，強富水地段佔20.5%，面臨圍巖變形、結構面坍塌、基底軟化等多重風險，施工難度大。 為確保隧道施工順利，項目指揮部精心組織，重點圍繞地質勘察深化、資源配置優化、風險管控細化和施工工藝創新，科學做好管理策劃、勘察設計、施工作業等，攻克一系列建設難題。隧道掘進期間，針對巖溶斷層破碎帶、湧水突泥等風險，施工團隊採取「短進尺、強支護、少擾動、弱爆破、勤觀測、早封閉」的施工措施，綜合運用超前地質預報、圍巖監控量測等技術手段，對隧道地質條件進行綜合分析判斷，優化隧道支護參數，實時監測圍巖變化，並提前制定應急預案，實現施工全過程零事故目標。 為確保隧道開挖質量和進度，施工團隊在施工中配備了全新一代自行式液壓仰拱棧橋、智能數位化澆築襯砌臺車、馭鐵龍通風機等先進設備，輔以信息化監控指揮系統，實現掌子面掘進、仰拱施工、二襯澆築等有序推進，順利完成隧道貫通目標。 南珠高鐵玉林北至岑溪東段正線全長84.759公裡，目前施工已進入全面攻堅階段，路基土石方工程完成99.7%、橋梁工程完成96.0%，隧道工程完成99.7%，站後「四電」和站房工程正有序推進，無砟軌道工程已啟動施工，預計明年建成通車，屆時將進一步改善桂東地區交通條件，帶動沿線地區經濟社會發展。(完)
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