2025數博會熱議話題:「人工智慧+」新時代如何培養數字人才？
2026-01-07 17:44 8,653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)
8月1日，第十五屆全運會迎來倒計時100天，位於廣州市白雲區鍾落潭鎮的廣東激流迴旋賽場蓄勢待發。作為「十五運會」皮划艇激流迴旋等水上競技小眾賽項的重要承辦地，廣州以紮實的「硬建設」升級賽場設施，配以屬地政府強有力的「軟服務」保障，雙輪驅動推動全運會「小眾賽項」高標準落地，為精彩賽事築牢根基。 賽事成功離不開堅實的外圍保障。白雲區與鍾落潭鎮主動擔當，在場館電力建設、外圍線路鋪設及綜合服務保障上傾注全力，為賽事順暢運行掃清障礙。 廣州市白雲區鍾落潭鎮政府相關負責人介紹，面對村民耕種通行與賽場管理的矛盾，鍾落潭修復了划船中心旁塌陷的便橋，保障了民生需求與賽場秩序的平衡。同時，鎮政府組織人員細緻清理賽道周邊環境，清除雜草枯枝，確保賽場外圍整潔安全。在基礎設施保障方面，屬地政府積極協調電信部門加速網絡建設，確保賽事期間能源供應穩定、通信網絡高效暢通。 廣東省船艇訓練中心激流迴旋賽場基地教練滕富信對此深有感觸：「我們項目發展，肯定少不了政府領導或各方面單位的支持……改造項目投入約一點多個億，對項目發展起了很大作用。」 在硬體提升方面，廣東激流迴旋賽場的改造核心在於對標國際最高標準，以科技賦能打造一流競技舞臺。 此次升級對賽道進行了系統性專業化提升，主賽道長225米，平均寬度10.6米，設置4個迴旋放大區域，全程落差達4米，其動力源自流溪河李溪壩上下遊的天然水位差。 滕富信介紹，相較於2001年省運會建設的舊場地，新場地「改短了一點點，落差更高一點點，難度係數也逐步加大了一點點」，更符合國際激流迴旋比賽標準，其難點在於精準駕馭「落差下球的一些吸浪」，確保運動員平穩穿越。 尤為關鍵的是針對枯水期引水難題的破解。項目創新採用被動式補水頂管工程，摒棄傳統耗能水泵，巧妙利用自然重力原理實現高效補水。經測算，這一「黑科技」將賽道用水保障率顯著提升至全年約90%的天數，大幅降低運行能耗，有效保障了訓練比賽的連續性。 為進一步優化運動員體驗，賽道新增了回輸水道，並在終點處設立傳送帶裝置。運動員抵達終點後，可經由傳送帶平穩提升至回輸水道標高，再經水道輕鬆返回起點或熱身池，極大節省了體力與時間，提升了訓練效率。 從流溪河畔對標奧運標準的煥新碧波賽道，到屬地政府高效響應的堅實保障，廣州正以「硬建設」築就頂尖競技舞臺，以「軟服務」編織周密運行網絡。隨著全運會腳步臨近，升級一新的廣東激流迴旋賽場靜待八方健兒馭浪爭先，為粵港澳大灣區呈現一場展現速度、力量與自然之美的水上盛宴。 採寫：南方日報記者洪鈺敏 攝影：南方日報記者蘇韻樺
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