職業生涯教育請來AI「助教」
2025-11-01 11:44 8,184次浏览8月9日電 據交通運輸部微信公眾號消息，交通運輸部門全力搶通蘭州榆中縣災毀公路，截至9日16時，災區95%的道路已恢復通行。 8月7日以來，甘肅省蘭州市榆中縣等地遭遇連續強降雨引發山洪災害，造成多處公路受損阻斷。交通運輸部強化調度指導，督促甘肅交通運輸部門落實極端天氣主動防禦措施，同時派出工作組趕赴現場，全力支持災區公路搶通和恢復重建工作。 8月8日晚和9日上午，交通運輸部與現場人員視頻連線，要求全力開展公路搶通，做好應急運輸保障，協助當地政府部門開展人員搜救、轉移安置等工作，嚴防次生災害。會同財政部啟動快速核撥機制，預撥公路應急搶通補助資金，支持搶險保通工作。交通運輸部工作組和專家組已於8日晚抵達現場，實地查看災情，科學制定方案，指導開展公路搶通作業。 甘肅交通運輸部門第一時間開展應急搶險工作，組織670餘名應急人員、130餘臺設備趕赴現場，全力開展搶通作業。面對持續降雨、夜間作業等不利條件，科學統籌、高效部署，組建南北兩路搶險突擊隊24小時輪班作業，持續開展道路清淤、路基修復、交通疏導等工作。8月9日上午10時，已搶通國道G312、縣道X218和部分鄉道村道；16時，災區95%的道路已恢復通行；剩餘水毀路段預計9日晚全部搶通。 目前，搶通作業仍在緊張進行中。交通運輸部將繼續指導甘肅交通運輸部門開展公路搶通和災後重建工作，配合公安交管部門維持交通秩序，服務保障救援車輛快速通行，確保搶險救災生命通道、物資運送通道安全暢通。 此外，交通運輸部持續視頻調度受強降雨等極端天氣影響省份，要求加強隱患排查整治，督促提早採取主動防禦措施，全力做好極端天氣防範應對工作。
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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