萬寧興隆咖啡蹚出產業升「咖」路
2025-12-20 23:10 8,761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)
拉薩8月12日電 題：斯朗旺扎的鐵路人生：從馬背少年到高原復興號司機 記者 江飛波 「2003年，我離開西藏去甘肅蘭州讀書，在青海格爾木第一次坐上綠皮火車時，感覺太酷了，又快又穩。」近日，中國鐵路青藏集團有限公司格爾木機務段火車司機斯朗旺扎在受訪時回憶第一次乘坐火車。 目前，38歲的斯朗旺扎主要駕駛高原復興號行駛在西藏拉林鐵路和拉日鐵路線上，這位藏族青年如今已成為高原復興號動車組資深司機。 資料圖為2021年6月25日，西藏拉林鐵路開通運營，民眾在拉薩火車站與復興號拍照留念。當日，斯朗旺扎系首發司機。記者 江飛波 攝 「我出生在昌都洛隆縣，屬於半農半牧區，小時候騎馬放牛羊，也種過地，割過青稞。」斯朗旺扎說，在洛隆縣中學讀書時，他第一次在課本上看到了火車圖案，當時草原上流傳著青藏鐵路格爾木到拉薩段要開建的消息，「我問老師火車是什麼樣的。」他說，他至今記得初中老師的原話：「火車比你騎的馬快好幾倍。」 2003年初中畢業，斯朗旺扎報考了蘭州鐵路機械學校熱力機車專業。收到錄取通知書後，他踏上了千裡迢迢的求學路：從村裡到鎮上，再坐車到昌都、拉薩，隨後翻過唐古拉山到達青海格爾木。 在格爾木，斯朗旺扎第一次坐上了火車，「當時特別興奮，對火車上的一切都非常好奇」。 2007年畢業後，斯朗旺扎被分配到青藏鐵路西寧機務段擔任機車乘務員學員。「我第一次開火車進藏是2014年，那時我剛從西寧調到格爾木機務段。」斯朗旺扎回憶，當時西藏已經擁有了青藏鐵路，拉日鐵路也開通在即。首次駕駛火車進藏的經歷讓他終生難忘，「非常激動，我們有輪班機制，但那天我幾乎沒休息，像是實現了兒時的夢想。火車翻過唐古拉山後，看到沿路放牧的牧民，草原上的牛羊和藏式民居，感覺特別親切」。 2021年初，西藏拉林鐵路建設進入尾聲，斯朗旺扎迎來駕駛高原復興號動車組的機會。「當年3月，我去蘭州學習復興號動車組的操作，跟車學了半個月。」他回憶，2021年5月，高原復興號正式上線前的試跑階段異常緊張，持續近兩個月的時間裡，幾乎每天都在拉林鐵路和拉日鐵路上試跑。熟悉線路，了解機車性能。 圖為6月20日，斯朗旺扎在高原復興號駕駛室，如今他已成為高原復興號動車組資深司機。記者 江飛波 攝 2021年6月25日，西藏首條電氣化鐵路拉林鐵路正式開通運營，「提前一天晚上就很激動。」他回憶，當天他早早上了車，盤復每個細節。發車後，他在駕駛室看到山南民眾在站臺跳著古老而熱烈的久河卓舞歡迎，中午時分，高原復興號D2021次列車到達林芝站，民眾手捧哈達、載歌載舞熱情迎接。 「到達林芝後，我在車廂裡給我阿媽打了一個電話，阿媽說，她看了直播，並從新聞畫面裡看到了我。」他回憶，阿媽先是稱讚，然後又叮囑他，要開好每一趟火車。 如今，實現兒時夢想的斯朗旺扎經常回到家鄉洛隆縣宣傳鐵路工作，「村裡的小孩對鐵路很感興趣。」他說，這好比當年初中老師給自己種下了「夢想的種子」。 斯朗旺扎也深深感受到鐵路給西藏帶來的巨變：如今鐵路已經覆蓋西藏七市地中的五個，日喀則、林芝、山南等地的民眾和拉薩之間流行起了「雙城」生活。不少遊客選擇乘火車遊覽高原。 值得一提的是，如今斯朗旺扎的家鄉昌都洛隆縣也正在修建鐵路，他充滿期待：「我想未來我應該可以開著火車到洛隆。」(完)
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