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2025-11-19 01:26 4,951次浏览作為臨港新片區最早的產業園區雛形，臨港城投大廈建成近二十年來，始終隨著新片區的發展而不斷調整步伐，眼下，其與滴水湖環湖一帶的數字大廈、智慧財產權大廈共同組成了12萬平方米的「數創雲灣」，聚焦智能晶片、汽車電子、自動駕駛、大數據服務等產業，致力於打造新片區年輕人創新創業的活力高地。從環湖第一座樓宇到一園多基地，從金融服務到數字經濟，「數創雲灣」園區不斷探索創新，吸引海蘭雲、後摩智能、睿賽德、均聯智及、臨數文化、班臺文化以及算法創新研究院等數十家企業及研究院落地，形成產業集聚磁場，以「向新」「向上」的發展勢頭助力滴水湖畔加快形成新質生產力。「2023年轉型發展以來，數字經濟核心產業企業增長率超30%。」臨港投控集團招商負責人郭江平見證了園區轉型蝶變。「基金撬動+平臺支撐+生態滋養」的創新發展生態，成為「數創雲灣」吸引數字經濟企業紛至沓來的重要因素。據介紹，園區建設運營主體臨港投控集團設立了煥新等專業產業基金，以資本為活水，園區企業睿賽德科技自主研發的RT-Thread作業系統填補了國內空白，在汽車電子、工業控制等領域實現規模化應用，成為全市數位化轉型標杆案例。同時，園區持續深化「三鏈融合」服務矩陣，人才企業年金服務平臺、新片區智慧財產權保護中心、臨港新片區股權投資綜合服務平臺為企業提供全方位服務。睿賽德科技創始人熊譜翔表示，「臨港的服務既有溫度更有精度，為我們提供了精準的金融服務和智慧財產權服務，讓我們可以心無旁騖搞研發。」產業集聚帶來規模效應也逐漸釋放。今年5月，「數創雲灣」迎來了臨港第一批8位「數字遊民」，共同打造年輕的城。 敞開懷抱歡迎青年創客，臨港投控集團在「數創雲灣」為他們量身打造「創客之家」，提供辦公與社區共建空間，助力青年創客實現從靈感迸發到項目孵化的全過程轉化。目前，BTU數字遊民社區已正式入駐，並發起「七日主理人」共建計劃，他們正在園區內逐步展開實踐探索，激發城市共創活力，為數字經濟注入青年能量。
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)
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