釘釘顛覆式產品重構，一口氣發布超10款重磅AI產品
2026-02-02 06:30 6,931次浏览8月5日，鐵路上海站與徐匯區圖書館（徐家匯書院）共同打造的匯悅讀燈塔書房在上海南站正式揭幕，成為上海南站文化新地標。這座佔地約400平方米的燈塔書房共設九大板塊，存放圖書千餘冊，可供往來旅客免費取閱，是上海市首個設立在火車站內的「圖書館」。從上海南站西北進站口通過安檢後右轉步行十多米，即可看到「心尚」服務工作室旁有一座「燈塔」，經過燈塔往裡走不遠便可看見一段金色的長廊，書房就坐落於此。書房內有鐵路史料、海派文化、旅行指南、兒童繪本、經典文學名著等九大不同類型的書籍，「我們細緻考慮全年齡段旅客的閱讀需求，精心準備了不同種類的書籍放進書房，歡迎所有進站候車的旅客來此免費讀書。」鐵路上海站上南客運車間主任龔哲說。步入書房，綠植與多邊形座椅延續車站的生態人文氛圍，50米長的金色鋼鐵拱廊分成三段層層遞高，既移植了中西融合的木質金字拱廊意象，又暗合從蒸汽時代到高鐵時代的交通文明演進。柔和的陽光將整條長廊浸染成琥珀色，行走其間，仿佛漫步在凝固的、金色的時光裡。 「本來只是想找個地方歇腳，一進來就被書架上介紹浙江旅遊景點的書勾住了。」旅客李女士笑道，「本來今天就打算帶孩子去杭州玩兒，現在剛好可以修正旅遊攻略。」值得一提的是，雖然上海南站提檔升級改造完工才剛過半年，但鐵路上海站堅持以旅客需求為導向，以打造最美車站、文化車站為目標，持續對南站進行「微改造、微更新」，除引入「燈塔書房」文化空間外，還舉辦「尚美」畫廊、自閉症兒童畫展，與原神聯動打造人氣遊戲人物海報、打卡點，在「心尚」服務工作室向兒童旅客發放車站自主設計的特色文創產品，新增提供刷醫保、常規醫學檢測等門診式醫療服務的紅十字醫療診室等。暑運期間，上海南站日均發送旅客5.2萬人次，同比增長78%。 據了解，該燈塔書房建設過程中得到了上海圖書館、上海市徐匯區文旅局的指導，上海市殘疾人福利基金會、上海市書法家協會的大力支持，是「上鐵悅讀」的重要項目，是上海南站「交通+文化」融合的全新探索。今後，書房將結合不同時期的鐵路客流特點，針對性推出「旅途書單」推薦、旅行讀書分享會等特色活動，努力讓南來北往的中外旅客都能感受到「匯中西，最上海」的文化精神。
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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