北大教授被舉報違規招生 校方通報
2025-10-23 09:09 8,395次浏览北京8月9日電 (記者 陳杭)天工2.0搭載全球首個通用具身智能平臺「慧思開物」從「最能跑」邁向「最好用」，全球首個端到端全身控制模型「星海圖G-0」首發亮相，新一代ROPA骨科智能手術機器人全球首發……8日至12日，2025世界機器人大會在北京經濟技術開發區(北京亦莊)舉辦。 作為世界機器人大會永久會址，北京亦莊近20家企業、10餘款首發首創產品或解決方案亮相2025世界機器人博覽會。目前，北京亦莊已聚集機器人和智能製造生態企業300餘家，基本形成覆蓋核心零部件、整機到應用場景的具身產業鏈體系。 8月8日，2025世界機器人大會開幕式在北京經濟技術開發區北人亦創國際會展中心舉行。本屆大會以「讓機器人更智慧 讓具身體更智能」為主題，包括開幕式、閉幕式、論壇等。同期舉辦世界機器人博覽會、世界機器人大賽等活動。圖為與會嘉賓與機器人主持人合影。 記者 王紫儒 攝 「開工！」在全球首個通用具身智能平臺「慧思開物」的調度下，天軼2.0開始為展區通電並進行電力巡檢，旁邊的天工2.0完成流水線工業零部件分揀，燈泡質檢區的機械臂自動識別燈泡的好壞，另一側負責搬運的天工2.0穿梭於兩個不同區域轉運物料，並幫助執行物品封裝任務的機械臂將封裝好的物品送給觀眾……在北京人形機器人創新中心(國地共建具身智慧機器人創新中心，以下簡稱「北京人形」)展區，具身智慧機器人工業場景多本體、多任務協同工作演示正在進行。 北京人形CTO唐劍表示，這套可規模化落地的工業場景多本體、多任務協同工作能力，實現了異構機器人群組在無人工幹預下的跨場景無縫協作與任務接力，打破了傳統工業自動化「一機一崗、固定工序」的剛性壁壘，生動演繹了從單體智能向真正群體智能的應用演進。 「我們帶來全系列產品，以及首發的真端到端+真全身操控VLA模型。」星海圖(北京)人工智慧科技有限公司(以下簡稱「星海圖」)首席科學家趙行表示。在星海圖展區，人們戴上VR設備或手握同構遙操作硬體，就能成為仿人形通用機器人——星海圖R1 Pro的「最佳拍檔」，遙控它完成抓娃娃、桌面收納等任務。在展區的家庭場景中，自如移動的星海圖R1 Lite機器人吸引圍觀，人們只需說一句「請收拾一下床鋪」，R1 Lite就能在任意打亂的臥室中精準進行動作規劃並完成指令。 「在此次博覽會上，我們將全球首發新一代ROPA骨科智能手術機器人。」北京長木谷醫療科技股份有限公司(以下簡稱「長木谷」)董事長張逸凌表示。該產品是由數智「腦、眼、手」三部分構成的高端創新醫療設備，是全球首款搭載人工智慧系統的新一代ROPA骨科智能手術機器人，不僅能通過AI技術將術前規劃周期從數周壓縮至分鐘級，還能實時模擬骨骼運動狀態，結合亞毫米級導航定位與多模態感知機械臂，實現對髖膝假體植入位置及角度的精準控制，降低遠期併發症風險。 當具身智慧機器人落地康養場景，將為生活帶來哪些改善？智慧康養展區集中呈現「康養出行+康養家居」的多元協同方案，外骨骼機器人、智能輔行機器人、家庭服務機器人、導盲六足機器人、AI理療機器人等多款產品，覆蓋家庭、社區、醫院、公共空間等典型場景。 北京經開區有關負責人表示，北京亦莊此前舉行了2025北京智能康養機器人應用大賽，參賽的部分優秀產品也在智慧康養展區展出，這種賽會聯動不僅是技術秀場，更助推智能康養機器人從技術創新邁向應用落地。(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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