廣州一動物園舉辦世界大象日主題活動
2025-11-18 03:58 8,946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)
走進長寧區華陽路街道第三綜合網格的陶安小區，抬頭望去，湛藍天空下是整潔的樓棟外牆，清風拂過帶來陣陣愜意。誰能想到，這個清爽敞亮的售後公房小區，三個多月前還被密密麻麻的架空線纜纏繞，如一張巨大的「蜘蛛網」橫亙在樓棟之間，既礙眼又藏著安全隱患。而這翻天覆地變化的背後，是一場治理困局的突圍。基層治理遭遇「九龍治水」困局陶安小區始建於20世紀90年代，10棟居民樓裡住著193戶近400位居民。「這『網』，我們盼著拆好多年了。」業委會主任胡錫祺提起曾經的「蛛網」滿是無奈。樓棟外牆上各類線纜盤根錯節，不僅成了視覺「牛皮癬」，風吹日曬後垂落的線纜更成了懸在頭頂的安全隱患。居民的抱怨早已通過「四百」大走訪傳到社區，但難題遲遲無解。「一根線背後牽扯著公安、供電、三大通信商等多個主體。」陶家宅居委會主任吳江遠坦言，過去社區想管卻沒抓手，只能挨個打電話請部門來現場，可往往是A說歸B管，B等C規劃，一圈溝通下來問題又回到原點。這種「九龍治水、各管一段」的治理碎片化，讓「蛛網之困」在小區盤踞數年。基層幹部大量精力耗在跨部門協調上，居民看著懸而未決的問題心有不甘，社區工作者也倍感乏力。直到黨建引領「多格合一」機制的推進，才為破解這一難題帶來轉機。 3號樓改造前 3號樓改造後聚合力，分散的「指頭」攥成有力的「拳頭」華陽路街道以「多格合一」為契機，打破條塊壁壘，構建「一核四維、力量融合」的網格運行新機制，陶安小區成為首批「試驗田」。「一核統領」吹響協同「集結號」。街道黨工委副書記、辦事處主任擔任第三綜合網格長，啟動網格黨建聯席會議，依託「吹哨報到」機制召集長寧區房管局、公安分局、供電公司、通信運營商及街道相關部門、社區、物業、業委會等多方力量，在小區現場召開辦公會。「隔空對話」變「把脈會診」，很快達成「政府主導、多方協同、入管入網、清理收歸」的共識，過去分散的「指頭」攥成了有力的「拳頭」。社區幹部的角色也悄然轉變。居民區黨總支書記朱必贇不再疲於請示匯報，轉而成為監督員，直接對接施工方推進進度。網格站建立「問題處置清單」機制，通過「雙周一碰、一事一議」推動問題閉環銷號。同時，「四百」大走訪聚焦源頭減量，社區幹部從「救火隊」回歸服務本職，深入樓棟傾聽居民意見。工程方案形成後，居民區黨總支通過「陶粟鄰議事會」召開居民座談會，線纜走向、埋管位置、施工時間等細節全程聽取民意。一支由黨員、退休幹部、樓組長組成的「居民監督小組」每日巡查，既盯工程質量，又向居民答疑解惑，最終實現施工全程居民「零投訴」。5號樓改造前 5號樓改造後治理效能升級今年5月，陶安小區的「蜘蛛網」被徹底清除，地下管線統一排布，天空重歸清朗。這場「微更新」帶來的不僅是顏值提升，更彰顯了治理效能的「級數」躍升。小區的紅色業委會更是借「蛛網入地」行動，釐清矛盾、公開成本，推動物業費調價方案，贏得近八成業主支持，建立起「按質論價」的長效機制。數據顯示，第三綜合網格市民熱線萬人工單量從3月的20.64降至6月的1.97，降幅達90.46%，解決率和滿意率雙提升。基層治理從「救火隊」式被動應對，蛻變為「聯合艦隊」式主動作為。「現在我們敢直面難題了，背後有『一張網』支撐。」社區幹部們的狀態煥然一新，從「疲於奔命」到「遊刃有餘」，幹事創業熱情被極大激發。「以前覺得這事兒不可能解決，沒想到真辦成了！」居民的獲得感更為真切，一位在小區居住三十餘年的老人仰望著久違的清爽天際感慨，「天清爽了，心裡也亮堂了。」
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