（抗戰勝利80周年）「萬裡同心——海外華僑與中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭紀念特展」在京開幕
2025-11-06 07:45 4,216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)
從一臺機器人看製造業向新而行(年中經濟微觀察) 轉體、伸展、揮舞手臂……走進安徽蕪湖鳩江區的埃夫特智慧機器人股份有限公司製造交付中心，映入眼帘的是一批進行「上崗」前最後測試的工業機器人。一旁的一條生產線上，搬運、配對、組裝，工人默契配合，平均每小時就有一臺機器人從這裡下線。 我國是全球第一大機器人生產國，今年上半年，工業機器人產量同比增長35.6%。 「我們現在每個月要完成2000臺左右的生產任務。」埃夫特生產管理負責人張飛介紹，「5年前，公司一年的銷量也才這麼多。」 「去年機器人銷量為1.6萬臺。今年上半年，銷量就達到1萬臺左右，全年預計能突破2萬臺。」埃夫特弧焊產品總監尚旭冉介紹。 4年銷量翻三番，今年仍有望保持超25%的高增速，如何做到的？ 「先前，我們的產品更多銷往光伏企業。近幾年，根據市場需要，我們還研發和生產了適合汽車、家電等製造的機器人產品。」在埃夫特副總經理張帷看來，消費品以舊換新政策帶來新能源汽車、電子產品、家電等銷量大幅上升，推動相關企業擴大生產規模、提升生產效率，給埃夫特帶來新的發展機遇，同時，國家持續推動製造業智能化改造，下遊企業對工業機器人的需求旺盛，公司有了更大的市場。 對此，錢潮智造(蕪湖)有限公司設備部門負責人湯連生深有感觸。 錢潮智造主要生產汽車等速驅動軸零部件。車間內，搬運機器人在產線與物料庫間穿梭，有條不紊地執行著搬運任務。「這63臺搬運機器人中，有58臺產自埃夫特。」湯連生介紹，公司先前購買進口搬運機器人，價格高，為尋求替代，來到16公裡外的埃夫特，買了一臺國產機器人作對比。 「測試結果顯示，國產機器人的穩定性、可靠性不比進口的差，價格卻便宜40%以上。兩家公司離得也近，有任何問題，解決很迅速。」湯連生說，新建車間時，錢潮智造果斷從埃夫特採購一批機器人，「如今，不止我們蕪湖工廠，集團在其他城市的工廠也用上了國產工業機器人。」 「提高產品性能，實現國產替代，離不開產業鏈上下遊合力攻關。」埃夫特平臺產品總監章林介紹。齒輪輪系傳動結構的機器人關節設計，曾是國內生產高性能工業機器人面臨的一大技術瓶頸。埃夫特與一家上遊關鍵零部件企業共同研發，耗時14個月解決了這一難題。如今，使用該技術的機器人已大規模投用到比亞迪、賽力斯等國內新能源車企的產線中。 去年我國工業機器人出口市場份額躍居全球第二，今年上半年出口增長61.5%，這其中也有埃夫特吸收轉化、向外發展的身影。 車間內的生產線上，6臺噴塗機器人配合2臺開門機器人，對車身內外進行模擬噴塗。 「這是我們去年搭建的汽車塗裝測試驗證線。」張帷介紹，「我們收購了有30多年噴塗機器人研發歷史的義大利CMA機器人公司，用兩年多時間完成技術消化。這些噴塗機器人就是我們在此基礎上研發的。」這款機器人不僅在國內的軌道交通、乘用車、汽車零部件等行業批量應用，還走出國門，受到義大利汽車企業瑪莎拉蒂、阿爾法·羅密歐等國外企業的青睞。 「僅6月份，我們就向客戶交付了100多臺噴塗機器人。」張帷說，30公裡外，年產能可達10萬臺的機器人超級工廠正加緊建設，新工廠將探索智慧機器人裝配機器人的模式，讓「機器人造機器人」逐漸變成現實。 人民日報 本報記者 李俊傑
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