臺灣嘉義發生芮氏5.1級地震
2025-11-28 12:33 3,423次浏览武漢8月7日電 (梁婷 姜勝來)湖北實驗室亮點科技成果發布暨轉化路演活動7日在武漢舉行，記者從會上獲悉，湖北完善科技金融服務體系，推動科技成果加速從「實驗室」走向「生產線」。 湖北實驗室亮點科技成果發布暨轉化路演活動在武漢舉行。記者 梁婷 攝 湖北實驗室在推進科技創新和產業創新融合發展上當先鋒、打頭陣，成為全省人才引育、科研攻關、成果轉化、體制改革、培育產業的重要平臺。湖北省科技廳黨組書記、廳長馮豔飛表示，要堅持需求導向、暢通對接渠道、深化合作，讓科技成果「用得上」「轉得順」「落得實」。 近年來，聚焦實驗室發展難點和成果轉化堵點，湖北持續創新科技金融服務模式，為實驗室發展注入金融活水。 「湖北科創企業智慧大腦」大數據平臺是湖北省科技創新服務核心數位化載體。數據顯示，該平臺目前已歸集13家省直部門數據資源，入駐科創企業28.5萬家，智能繪製「三圖兩清單」(即產業鏈圖譜、產業地圖、資源地圖，鏈主及配套企業清單和科研平臺清單)，上線信貸、擔保、保險等科技金融產品171項，全面覆蓋了從科技研發、產品中試到產業化的全流程融資服務場景。 在服務實驗室發展方面，平臺開發科技成果「一鍵申報」、信息「一鍵查詢」等模塊，推動成果、需求、人才等數據智能匹配；引入AI大模型開展成果價值評估和融資需求預測，為金融機構提供精準投資對接。 湖北依託科技成果徵集發布機制，建立實驗室科技成果庫。2023年以來已分4批徵集入庫實驗室科技成果994項，第5批目前已啟動徵集，全面覆蓋光電子信息、生命健康等重點領域。 湖北近日正式出臺政策，設立10億元規模的湖北省實驗室種子基金，支持重點實驗室、新型研發機構、科技企業孵化器等科技成果轉化和創業研發項目。目前已儲備各類種子項目超100項次。 截至目前，湖北金融機構已向科技人才及人才企業發放貸款餘額120.17億元，支持人才和人才企業5321戶。(完)
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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