探訪九三閱兵訓練場 | 聯合軍樂團：創作多首新曲目 女子軍鼓隊再次亮相
2025-10-26 00:23 7,197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)
由陳冬、陳中瑞、王傑三名航天員 組成的神二十乘組 「太空出差之旅」仍在繼續 三名航天員的在軌工作 依舊忙碌且充實 上周 中國空間站內有哪些新亮點？ 一起來關注 ↓↓↓ 新上行艙外服完成啟封 上周，乘組完成了隨天舟九號上行的艙外航天服D、E的貨包拆卸、轉運、解包、啟封，以及功能性能檢查與維護等工作。期待它們的太空「首秀」！ 在軌實(試)驗有序推進 空間生命科學與生物技術領域 乘組開展了基於器官晶片技術的空間環境對人體血腦屏障的影響研究，可探究空間環境在細胞、組織、器官等多層次對人血腦屏障及腦功能的影響及潛在機理，為航天員長期在軌駐留提供健康風險預測與幹預手段。 上周，乘組完成了相關細胞組織實驗單元轉運安裝、樣品採集和儲存處置等工作。 航天醫學實驗領域 乘組完成了骨代謝交互調控、菌群與營養代謝等多項研究相關工作。指令長陳冬利用太空拉曼光譜儀檢測尿樣中的代謝組分，通過採集相關信息，助力地面科研人員進一步修正和完善相關特徵代謝物指標體系和評判準則。 此外，乘組還開展了空間站環境下呼吸道微生物對呼吸系統健康影響的相關研究，三名航天員互相採集咽拭子，冷凍保存後等待下行分析。 空間新技術與應用領域 乘組持續開展地外居留艙設施微生物防控技術試驗。航天員使用細菌檢測片對選定的艙內表面進行消殺前和消殺後檢測，通過比較消殺前後細菌檢測片微生物數量的變化評估消殺效果。 此外，乘組還完成了「先進物質能量轉化再生系統核心技術功能驗證項目」的試驗裝置安裝工作，科研團隊將通過同步開展天地對照試驗，明確基於集成式微生物燃料電池的航天廢水深度淨化與原位能源化利用技術在軌服役行為。 微重力物理科學領域 乘組根據燃燒科學實驗安排，完成了實驗插件內燃燒器更換等工作。 在軌混合現實訓練裝置試用 上周，乘組完成了在軌混合現實訓練裝置試用工作。訓練中，航天員佩戴可攜式混合現實眼鏡，通過簡單的語音或手勢指令，即可與混合現實系統進行流暢交互。 此外，乘組完成了問天實驗艙內-80℃空間冰箱安裝測試相關工作，並按計劃對核心艙睡眠區門進行安裝更換。 除開展上述工作外，在健康維護與保障方面，三名航天員完成了骨密度與肌維度測量、最大等長力量測試及聽力測試，並積極開展失重防護鍛鍊。 欲知乘組後續工作如何 咱們下周見 (央視新聞客戶端)
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