「行神州『播』天下」優質主播中國行新疆站活動啟幕
2025-10-28 14:53 4,456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)
北京8月7日電 題：北京密雲水庫度過歷史最大洪水考驗 記者 陳杭 位於北京密雲水庫上遊白河的張家墳水文站內，工作人員張偉童與同事走過層層碎石，前往白河岸邊進行含沙量取樣。自北京下起本輪極端強降雨，他就堅守在水文站開展水文觀測等任務，和同事們一起為密雲水庫防洪安全提供數據支撐。 8月6日，北京市密雲水庫管理處張家墳水文站附近，工作人員開展作業。記者 韓海丹 攝 7月23日8時至29日11時，北京經歷持續7天的強降雨，下了平時一年近四成雨量。從事水文工作23年來，張家墳水文站站長吳月第一次見到如此洶湧的洪水。 7月26日晚，雨大水急，水文站電力中斷後啟用備用電源。「洪水衝走河道中的水尺，只剩下岸邊分布的水尺。」張偉童奔波於水文站與岸邊，用肉眼觀察並匯報數據。 記者8月6日在現場看到，從水文站前往白河的水泥路已被衝毀，碎石、泥沙與斷枝遍地，刻下洪水退去後深淺交錯的痕跡。 水文站高峰時每半小時報送一次水文監測數據。「7月27日凌晨，水文站觀測到最大洪峰流量為4380立方米/秒，創建站以來歷史紀錄。」吳月說，密雲水庫好比是「一個盆」，能放多少水、倒多少水，需要根據水文站提供的洪水數據等，實現科學精準調度。 8月6日，北京市密雲水庫管理處張家墳水文站附近，工作人員開展作業。記者 韓海丹 攝 同樣承擔監測任務的，還有密雲水庫打造的數字孿生系統，該系統在數字世界打造「一模一樣」的密雲水庫。 北京市密雲水庫管理處副主任顧拓表示，該系統通過「天、空、地、水、工」一體化監測體系，實現雨情、水情和工情實時感知，包括每天匯總流域內40個雨量站的超4萬條數據，並對各水工建築物穩定性開展分析研判。 作為華北地區最大的水庫，密雲水庫系攔蓄白河、潮河之水而成，今年主汛期前水位已降至汛限水位以下。隨著降雨強度與上遊洪水洪量增大，水庫入庫洪峰等六方面數據刷新歷史紀錄。其中，最大入庫洪峰流量達6550立方米/秒，超歷史最大洪峰流量。 為給後續降雨預留防洪庫容，密雲水庫於7月27日15時啟動錯峰洩流。 「洩流決策並非易事。」顧拓表示，洪峰到來後，水庫首先發揮攔洪削峰作用，保障下遊安全。其次，結合降雨預報，綜合分析入庫水量、水位及蓄水量等情況，確定錯峰洩流流量與時長。 主要承擔此次錯峰洩流任務的，是擁有6孔閘、寬近百米的密雲水庫第三溢洪道，自1983年建成以來，大流量洩流次數屈指可數。 北京市密雲水庫管理處潮河管理所所長左豐收表示，正式洩流前，溢洪道需綜合考慮流量、閘門最小開度等，完成從小流量向大流量切換。 接到調度指令後，由於時間緊迫，左豐收與同事們在橋內閘墩上展開手動計算，將調度規程和洩流曲線作為參考依據，憑紙筆計算出不同流量區間的5種方案，並最終確認了最優組合和閘口開啟順序。 「我們出動工程監測小組，結合無人機、水下機器人等檢查設備，探地雷達、彈性波等探測設備，對溢洪道閘門等進行巡查和分析，確認其運行良好。」顧拓說。 數據顯示，密雲水庫下洩流量從80立方米/秒增加到200立方米/秒、400立方米/秒，在7月28日18時下洩流量逐級調整到1120立方米/秒，這是建庫以來最大出庫洩流量。 面對峰高、量大、上漲快的洪水，密雲水庫有效發揮了攔洪削峰作用，並實現錯峰洩流，有效攔洪調蓄，阻止了洪水對水庫下遊北京、天津、河北區域的衝擊。目前，密雲水庫仍處於錯峰洩流狀態。顧拓表示，下一步，水庫將繼續調整下洩流量，將水位有序降至汛限水位以下。(完)
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