孫穎莎獲得WTT歐洲大滿貫賽瑞典站女單冠軍
2025-10-22 09:54 6,673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)
北京8月10日電 (孫豔平)正在召開的2025世界機器人大會「產業發展」主論壇上，北京經濟技術開發區發布具身智能社會實驗計劃，並配套發布《北京經濟技術開發區關於推動具身智慧機器人創新發展的若干措施》(以下簡稱「具身智慧機器人十條」)專項支持政策，以十條硬核措施全方位支持企業發展，精準賦能具身智慧機器人產業發展。 作為北京機器人產業發展高地，北京亦莊憑藉充滿活力的創新生態，已成功吸引眾多機器人產業鏈上下遊優勢企業在此集聚。為加快推進具身智慧機器人產業創新突破與高質量發展，此次出臺的專項政策，聚焦軟硬技術協同攻關、數據要素先行先試、應用場景牽引推廣、新業態全鏈條培育等關鍵領域，全國首創數據採集實訓場獎勵、二次開發社區支持、「打樣券」、人形機器人銷售補貼、供應鏈響應平臺支持等支持措施，加快推動具身智慧機器人創新發展，搶佔全球機器人產業制高點。 謀「新」而動。隨著人形機器人「天工」、通用具身智能平臺「慧思開物」接連落地，越來越多的「全球首個」在北京亦莊誕生。聚焦軟硬協同攻關，「具身智慧機器人十條」精準發力關鍵環節，通過揭榜掛帥、重大專項配套、「白菜心工程」等方式，支持企業開展「大腦」「小腦」、機器人通用本體及關鍵零部件等技術攻關。推動產學研合作，建設產教融合基地，支持建設校企聯合實驗室、共性實驗室，按照項目總投資情況給予最高500萬支持，為機器人產業發展注入源源不斷的創新動力。 要素賦能。北京亦莊聚焦數據、本體等關鍵要素，多措並舉破解數據採集貴、場景落地難等難題。支持真實世界數據採集，有序推動全域開放真實世界場景數據採集點位，打造一批標杆具身智能實訓場，對於成功認定的實訓場給予資金獎勵。探索數據交易共享機制，推動具身智能數據開源開放，每年發放1億元「數據券」，引導企業採購數據集、數據接口、數據模型等數據產品。鼓勵企業建設機器人二次開發社區，為開發者團隊提供共享本體、免費空間、算力補貼等要素支撐，每年最高給予3000萬元，為垂類領域應用項目開發提供保障。 場景牽引。從研發到應用，北京亦莊還致力於打通機器人落地的「最後一公裡」。今年2月，北京亦莊發布萬臺機器人創新應用計劃，開放高端製造、教育教學、產業園區等九大標杆場景資源。以應用場景牽引推廣，「具身智慧機器人十條」進一步推動落實該計劃，從未定型產品首試首用、首臺(套)獎勵，到標杆場景建設，分階段提供全鏈條支持，加快推廣應用機器人產品。 生態育「鏈」。從單打獨鬥到全鏈協同，北京亦莊進一步培育新業態鏈條，完善產業鏈供應鏈體系。支持搭建機器人供應鏈快速響應平臺，依據項目投入按比例扶持，發放「打樣券」，削減整機與零部件打樣成本。率先布局人形機器人中試產線，探索「機器人生產機器人」柔性模式，從生產、銷售兩端給予資金支持，全方位支持製造能力和水平雙提升。強化金融賦能，鼓勵租賃使用機器人產品，支持企業為人形機器人整機投保並對保費給予補貼。支持打造機器人4S店等新業態，鼓勵「以賽促產」，支持多方合作舉辦機器人馬拉松等品牌賽事。推動國際要素融通發展，為機器人領域有影響力的社會組織提供開辦與運營經費支持。強化人才保障，為產業人才提供綜合支持。 作為世界機器人大會永久會址所在地，北京亦莊在去年世界機器人大會上，已發布建設全球一流具身智慧機器人產業新城行動計劃，實施「五先」計劃，搶佔具身智慧機器人產業發展機遇。如今，北京亦莊落地國地共建具身智慧機器人創新中心國家級創新平臺，集聚星海圖、北京優必選、安川首鋼等知名機器人和智能製造生態企業300餘家，基本形成了覆蓋核心零部件、整機製造、系統集成、場景解決方案的產業鏈條，布局了柔性製造、檢驗檢測、創新孵化、應用展示等公共服務平臺，正前著力打造全球首個機器人4S店、機器人主題餐廳等新經濟業態，前瞻布局機器人二次開發社區。 下一步，北京亦莊將以「具身智慧機器人十條」為「加速器」，聚焦破解產業發展痛點和難點問題，率先實現關鍵技術突破和產品迭代熟化，營造具有國際影響力的機器人產業生態，加快形成新質生產力，打造具身智慧機器人產業高質量發展的「亦莊樣板」。(完)
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