吉林遼寧等地地質災害風險較高 一文了解如何防範地質災害
2026-02-21 10:38 2,956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)
青海班瑪8月10日電 題：青海瑪可河林區變遷記：山林蔥鬱 百獸雲集 記者李江寧 「以前這裡堆滿待運原木，空氣裡都是木材散發的松脂味和漂浮的木屑，現在進入林區，聞到的都是青草味。」8月10日清晨，瑪可河林區護林員居俄樂走在巡護路上，褲腳被晨露打溼。 1998年，當瑪可河林區最後一把油鋸被封存入庫時，峽谷內長達三十年的伐木轟鳴戛然而止。 瑪可河林區位於青海省果洛藏族自治州班瑪縣，總面積10.18萬公頃，平均海拔3600米，是長江重要支流大渡河源頭面積最大、分布最集中、海拔最高的一片天然原始林區，也是長江流域上遊重要的水源涵養區，具有顯著的生態地位。 圖為瑪可河林區。薛蒂 攝 油鋸歸宿：從生產工具到歷史「證人」 在青海省瑪可河林業局生態科普館內，曾用於修建運材道的鐵釺、伐木的油鋸等被整齊擺放在展示玻璃櫃內。 二十世紀六十年代，參與木材生產是當地牧民的重要經濟收入來源，修路、伐木、運材，瑪可河林區生產場面熱火朝天。「那時候我20歲出頭，從山上往山下搬運木材裝車賺錢，都是一米多粗的樹。」今年58歲的居俄樂是班瑪縣班前村村民，祖祖輩輩都生活在這裡，曾是一名運材工，「雖然靠搬運木材賺錢，但看到一棵棵被砍倒的樹也心疼。」 在此運送的大批量木材，也讓人與自然的關係滑向危險境地。川陝哲羅鮭瀕臨滅絕，飛鳥走獸鮮見蹤跡…… 治癒森林的「手術刀」：從伐木工到生態保護者 1998年天然林停止採伐之後，瑪可河林業局率先開啟天然林保護工程試點，林區由森工採伐、木材生產經營徹底轉變為森林資源保護與培育。 青海省瑪可河林業局班前林場副場長白海鵬被稱為「瑪三代」(瑪可河林區的第三代)，祖父曾參與林區運材道的修建，父親是當年的伐木工，白海鵬依舊選擇將青春留給林區，只是身份轉變為了守護者。 圖為瑪可河林區。薛蒂 攝 「老一輩為了賺錢留在這裡，現在我為了保護這裡的一草一木留在這裡。」36歲的白海鵬對林區內的每種植物都如數家珍，「現在林區內已經沒有盜伐盜獵的情況，還能在日常巡查工作中看到不少野生動物。」 1998年，居俄樂也正式成為了瑪可河林區的一名護林員。「當護林員的時間越長，對這裡的感情也越深。這裡不僅是我工作的地方，更是林區動植物的家。」居俄樂說，護林工作最重要的就是巡護和宣傳。 作為藏族護林員，居俄樂充分發揮語言和文化優勢，走遍林區周邊7個藏族村落，用藏漢雙語宣講森林資源保護政策法規，化解放牧與護林的矛盾。 生命刻度的量尺：從傷痕印記到萬物歸途 「這是鵝蛋菌，是珍稀菌類，比較少見。」今年49歲的果洛贊保是護林員隊伍中的一員，今天在巡護路上發現了鵝蛋菌，立馬拿起手機拍照記錄。 翻開果洛贊保的手機相冊，林區內的各類植物、藏獼猴、馬鹿等躍然眼前。「我從小就生活在這裡，這幾年野生動物越來越多了，樹木也長得越來越好，到處都是綠油油的。」果洛贊保告訴記者，河水流量比以前大了，瑪可河內珍稀水生動物——川陝哲羅鮭也再次出現。 圖為果洛贊保(左一)進行日常巡護工作。薛蒂 攝 近日，中國水產科學研究院長江水產研究所聯合南水北調集團、上海市水生野生動植物保護研究中心調查團隊在瑪可河開展川陝哲羅鮭調查，獲取到了川陝哲羅鮭自然繁殖證據的影像資料和環境DNA數據，證實川陝哲羅鮭在青海瑪柯河原生棲息地有野生群體分布。 1998年至今已過去27個年頭，瑪可河林區累計完成人工造林11.5萬畝，森林撫育22萬畝。森林覆蓋率從森工時期的51%增長到69.58%，森林蓄積量從420萬立方米增加到480萬立方米。近十年來，通過生態管護、人工造林、苗木培育等累計為群眾創收6000餘萬元，目前林區共聘用生態管護員259人，每名生態管護員每年固定收入2.34萬元，有效保障了259個家庭。 今天，護林員果洛贊保的巡護日記本上記錄著數百種植物名稱，瑪可河林區資源保護和防火預警監測指揮中心監控屏幕上顯示著林區連續38年未發生重大森林火災的成績。長江上遊這片曾年產2萬立方米木材的原始林，正用12種國家一級野生保護動物、984種森林植物的生命律動，書寫著高原上的生態逆襲。(完)
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