全國青少年田徑運動會：男子跳遠周程羿奪冠
2025-11-06 18:02 4,964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)
開展校企大對接，激發各類經營主體吸納高校畢業生就業的積極性和主動性，加強「清單式」幫扶，提供公益性崗位兜底安置，強化基層就業導向，設立職業生涯諮詢特色工作室……一段時間以來，教育部會同相關部門圍繞擴崗位、優服務、強指導等推出系列增量政策舉措，全力促進高校畢業生高質量充分就業。這些舉措既保證了近年來就業優先政策的連續性，又在服務精度和制度創新上實現了突破，展現出新時代就業治理的立體化思維。 就業是民生改善的「溫度計」、經濟發展的「晴雨表」。面對今年高校畢業生規模再創新高的現實挑戰，國家層面的政策應對呈現出鮮明的三維特徵：在宏觀層面構建系統性支撐框架，在中觀層面實施精準化供需匹配，在微觀層面強化前瞻性職業引導。這種多維施策模式，既是對「就業是最大的民生工程」這一執政理念的踐行，也是適應數字經濟時代就業形態變革的必然選擇，更是實現人才紅利向創新動能轉化的戰略支點。 拓展就業空間的力度彰顯經濟治理的深層邏輯。今年7月，國務院辦公廳印發《關於進一步加大穩就業政策支持力度的通知》，包括擴大社會保險補貼範圍、落實一次性擴崗補助等，進一步完善穩就業的政策工具箱。此外，地方也推出一系列促就業舉措，例如，吉林省通過「政企校」三方聯動開發專項崗位；河南省將符合穩崗擴崗專項貸款條件的小微企業單戶授信額度提高至5000萬元；江蘇省對於就業見習留崗率達50%以上的基地單位，按每人1000元的標準發放一次性留崗激勵補貼。這些差異化政策共同指向一個核心命題：激活市場主體才是解決就業問題的源頭活水。值得關注的是，校企對接已從傳統的招聘會升級為「百城千企」的深度合作網絡，從側面說明了政策槓桿正在重構就業市場的動力機制。當減稅降費與用工補貼形成政策合力，地方政府穩就業成效納入高質量發展考核體系，這種制度設計有利於構建穩就業良性循環生態。 就業服務的溫度折射社會治理的範式轉型。國家大學生就業服務平臺24小時不打烊的線上服務，「宏志助航計劃」培訓10萬人的規模效應，團幹部7.1萬人次的「一對一」結對幫扶，構成了一張立體化的就業安全網。特別值得注意的是公益性崗位兜底安置的機制創新，既避免了「畢業即失業」的社會風險，又為困難群體創造了職業緩衝期，這種制度彈性充分發揮了社會政策的託底功能。 強指導的深度關乎國家人才戰略。職業生涯諮詢特色工作室在高校的普及，「西部計劃」與基層項目的持續擴容，哈工大西部地區專項諮詢室的典型示範，這些舉措共同指向一個深層命題：就業工作不僅要解決當下的崗位匹配問題，更要服務於國家長遠發展的人才布局。當甘肅財政每年投入1.8億元支持畢業生基層就業，內蒙古「三支一扶」、社區民生項目擴大招募規模，青年人的職業選擇與國家戰略同頻共振。 這套政策體系的深層價值在於構建了開放協同的就業治理新格局。教育部與財政部的資金協同，高校與企業的資源協同，東部與中西部的區域協同，這種跨部門、跨領域、跨地域的協作機制，正是現代治理能力的集中體現。從校企對接的「物理反應」到產教融合的「化學反應」，從崗位供給的「數量達標」到人崗匹配的「質量升級」，政策演進軌跡清晰展現了就業治理從量變到質變的發展邏輯。在建設現代化經濟體系的進程中，這種既有力度、又有溫度、更具深度的就業政策體系，必將為高質量發展提供堅實的人才支撐。
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