首屆AI國際人才峰會在港舉行 助港打造全球AI人才樞紐
2025-11-20 01:49 1,734次浏览為促進中國與埃及兩國企業家之間的商業和貿易往來，迪亞·赫爾米2012年創立了非營利性的埃及埃中商會。他經常在埃及媒體上撰文介紹中國發展經驗和中國經濟成就。在接受本報記者專訪時，赫爾米表示，中國經濟運行穩中有進，尤其在科技創新和綠色發展領域發展步伐較快，「我對中國經濟發展前景充滿信心」。 「多年來，我一直滿懷熱情地關注著中國的發展。」赫爾米高度評價中國科技創新實力，「中國高技術製造業持續增長，處處展現出高質量發展活力。我們見證了中國產品在技術方面的驚人進步，特別是電動汽車、電子設備等產品的製造與『智造』。」赫爾米說，中國汽車品牌憑藉高品質，贏得了包括埃及在內的阿拉伯國家消費者的認可。 赫爾米表示，中國注重發展新質生產力，以科技創新推動傳統產業高端化、智能化、綠色化轉型。在他看來，新質生產力是加快推進新型工業化的重要力量。「越來越多的智慧工廠、潛力巨大的低空經濟、加速發展的人工智慧……中國正不斷以科技創新催生新產業、新業態。新的增長點不斷湧現，推動經濟轉型，實現可持續發展。」赫爾米說。 赫爾米表示，中國各部門陸續出臺一系列政策舉措，助推民營經濟高質量發展。他認為，民營企業在推動科技進步、發展新質生產力、推動中國式現代化等方面發揮了重要作用，民營企業發展將進一步提振經濟、增加就業、激發潛力和增強信心。 「中國致力於推動全球治理朝著更加公正合理的方向發展，為世界發展提供更多機遇。」赫爾米說，在全球面臨不確定性加劇的背景下，中國作為全球第二大經濟體，經濟保持穩健前行態勢，為世界經濟發展提供了穩定支撐。赫爾米相信，未來埃中雙邊貿易將實現更大突破，兩國將從製造業、農業、貿易、旅遊和文化等各領域的合作中獲益，這也將對埃中雙邊關係以及阿中、非中關係發展產生重要影響。 人民日報 本報記者 沈小曉
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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