焦點訪談丨白羊絨走出去 新遊客走進來 援藏碩果滿高原
2026-03-04 14:55 4,538次浏览上海8月7日電 (記者 陳靜)記者7日獲悉，上海立信會計金融學院國際財經學院與復旦大學終身教育學院聯合共建倫敦大學國際預科項目教學中心。該國際預科項目教學中心已得到倫敦大學的官方授權與確認。 據悉，上海立信會計金融學院與復旦大學的合作旨在深度整合兩校優質教育資源，聯手打造全國頂尖、全球高品質的國際預科中心，為學生搭建卓越的國際教育平臺。就讀倫敦大學國際預科項目的學生將共享高水平授課師資、高品質教育內容、高標準學習環境，共享倫敦大學、復旦大學、上海立信會計金融學院的豐富在線資源。完成學業後，學生將獲得由倫敦大學、復旦大學、上海立信會計金融學院三校聯合頒發的結業證書。 倫敦大學國際預科項目是英國頂尖的大學預科項目之一，就讀該項目的學生未來在教學中心完成課程學習且符合條件後，可申請倫敦大學旗下學院(倫敦大學學院、倫敦政治經濟學院、倫敦國王學院等)、英國排名前30位的名校本科以及澳大利亞多個知名學府，繼續完成3年-4年的本科課程，成績合格即可獲得全球頂尖名校學士學位。 上海立信會計金融學院自2005年以來，已在國際教育領域深耕20年。國際財經學院以培養具有國際視野、專業能力、持續學習、創新思維、行業領先的國際精英人才為目標，已經建立起了與海外大學合作的包括1+3國際預科項目、2+2國際名校本科項目、3+1英國高等教育文憑項目等在內的多層次、全覆蓋、一體化的國際教育體系。復旦大學終身教育學院注重為廣大社會成員提供更新知識、拓展技能和提高素質的有效途徑，擁有著全國領先的人才培養與服務體系。 據悉，此次上海立信會計金融學院與復旦大學以教育資源共享為核心，構建起「專業實踐力+綜合影響力」的創新合作內容與獨特合作模式。雙方的教學團隊將進一步深化國際預科教育的本土化適配、優化與迭代，以高質量內涵式教育，精準對接、匹配與支撐中國學生的學習需求與習慣等，在符合高品質國際教育標準的同時，充分保障中國學生的學習、成長與發展目標。 據悉，復旦大學教學團隊的加入，將使得倫敦大學國際預科項目教學中心在已有的商科、金融、會計等學科基礎上，進一步拓展至社會學科、人文學科、法律學科、心理學科等多個領域，並在條件成熟時增設計算機學科。(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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