東西問丨張國雄：為什麼說海外華僑豐富了中國的「二戰史觀」？
2025-11-09 01:22 2,326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)
黃皮、龍宮果、嘉寶果、蛇皮果……不少愛吃水果的消費者發現，無論是在線下超市裡，還是在線上購物軟體裡，市面上出售的新奇小眾水果越來越多了。這些水果味道咋樣？買的人多嗎？種起來難嗎？……關於這些問題，記者採訪了相關業內人士。 廣東省農業科學院果樹研究所優稀水果研究室主任陸育生： 黃皮隸屬芸香科柑橘亞科黃皮屬，是熱帶亞熱帶常綠特色水果。黃皮果實風味獨特、酸甜可口，營養豐富，深受消費者的喜愛。除了鮮食，黃皮還可以加工成果脯、果醬、果汁等。近兩年，黃皮仙露、黃皮奶茶等茶飲產品的推出，令黃皮被更多人知曉。 除了味道好，黃皮還具有消食理氣的功效。在兩廣地區，人們稱其為「正氣果」。近年來，通過各種分離技術，人們已從黃皮的不同部位提取出生物鹼類、黃酮類、揮髮油類等多種功能活性成分。 為什麼這種好吃又健康的水果，沒有成為大眾水果呢？種植地域有限、產業發展緩慢是重要原因。 黃皮原產於中國華南地區，有1500多年的栽培歷史。它不耐寒，冬季有霜雪的地方不宜種植，商業規模化栽培主要集中在廣東、廣西、海南和福建等地。 過去，黃皮一直以屋前房後零星種植為主，產業發展緩慢。近年來，黃皮作為優稀樹種逐漸受到果農青睞，栽培面積不斷擴大。例如廣東省雲浮市鬱南縣，就將黃皮產業發展為當地的特色支柱產業，建設了省級現代農業產業園。但從整體上看，黃皮產業發展還遠滯後於其他特色水果，目前市面上黃皮果的供給總量還是比較少的。 我們作為技術專家，在助力黃皮產業發展上，一方面是做品種改良，選育新品種；另一方面是進行高效栽培技術的研發，並對種植戶進行技術培訓，來幫助果農提高產量和果品品質，實現產業提質增效。 黃皮的知名度高了，銷量廣了，種植戶的收入就增加了。最明顯的變化是，近幾年鬱南縣無核黃皮的收購價格，提高了一倍多。過去很多不願意種黃皮的果農現在也加入進來，大家都搶著種。可以預見，今後隨著產業的不斷壯大，黃皮也有可能成為更常見的大眾水果。 廣西壯族自治區桂林市恭城瑤族自治縣果農方方： 我的果園種植了四十幾畝黃皮，年產量大概有12萬斤。現在七八月份，正是黃皮上市的季節，也是我們最忙的時候。 我們的銷售渠道主要在線上的電商平臺，售價在每斤20元左右。目前，日均銷量能到3000斤至5000斤，收益還是很不錯的。 我們這邊種植黃皮的規模不算很大，很少有採購商會來大批收購。過去單純依靠線下賣給水果批發市場，收入並不高。後來，我們改變了銷售思路，通過電商平臺售賣，做成熟以後收入就增加了很多。 線上銷售黃皮能成功，主要還是得益於現在快遞物流很發達。黃皮的果皮很薄，不耐運輸、保鮮期短。新鮮的黃皮如果沒有做好保鮮防護，運輸超過48小時，口感就會很差了。但現在，通過冷鏈物流，運輸的障礙基本不存在了，很多地方甚至能當日送達，保證了黃皮的口感。快遞費用也不算很高，都是消費者能夠接受的。 在線上購買黃皮的消費者中，有一些是北方的顧客，可能被社交媒體上的分享帖「種草」了，會好奇黃皮鮮果的味道、口感，下單之前最關心不同品種酸甜度差異等問題。還有一些顧客，老家是兩廣地區的，到外地生活以後吃不到這種水果了，比較想念，會去線上平臺搜有沒有賣的。我想不管是哪裡的顧客，只要果子的品質好，就能吸引他們成為回頭客。 盒馬熱帶水果採購人員俞斌： 為增加商品品類的豐富度，在盒馬的線下門店和線上APP經常會上架一些小眾水果，以給用戶提供更多選擇。 對比較新奇的水果，我們篩選的方向主要是兩種路徑。 一個是關注目前市場上比較熱門的品類。比如近兩年黃皮茶飲比較火，網絡上關注度逐漸走高，我們就著力開發了黃皮鮮果的銷售。基本流程是先在產地找到合適的採購基地；然後研發保鮮方式，縮短物流鏈路，比如針對果子的特性，在空運過程中做好保溼、降溫，保證運輸途中不損傷果品的新鮮度；最後進行上架，推廣銷售。 另一種選品方式是在做常規大品類基地走訪時，開發當地的小眾單品。例如近兩年我們銷量非常好的泰國龍宮果，就是「順手」發掘出來的。 泰國的榴槤、山竹都是很熱門的水果，我們在泰國採購過程中發現，當地的榴槤果園裡會混種一些龍宮果的樹木。這種水果口感類似於荔枝與龍眼的混合，很有特色，並且在國內是很少見的一種單品。於是我們就開始研究，進口龍宮果是否可行。 後續，我們與航空公司達成合作，定製水果包機業務，實現了龍宮果從泰國產地直飛國內的物流鏈路，在確保鮮果品質的前提下，將這款產品在國內推廣了起來。目前，泰國龍宮果已在盒馬銷售了3年，每年旺季都是供不應求。 對於是否要引進一款小眾水果上架，我們進行研判的首要標準是從消費者的角度去判斷大家是否會對它感興趣，再判斷整個供應鏈能否滿足消費者的需求。比如水果的產量是否穩定；水果經過長途運輸後在門店上架時，還能否保持最佳口感；在不同城市，消費者對不同水果的偏好是否有區別……這些都會影響一款水果是否會成為貨架上的商品。 所謂的小眾水果，只是目前消費者對它的認知度少一點，它整體的供應鏈還不夠完善。但這些情況都會隨著種植技術、運輸技術以及消費者的喜好不斷變化。我們作為銷售方，也會緊跟消費趨勢，來調整銷售策略。(記者 李貞) 《人民日報海外版》
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