格陵蘭島300萬年冰川轟然倒塌
2026-02-11 23:14 3,154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)
衢州8月12日電(左宇坤 陳溯 吳君毅)在浙江大學衢州研究院生物基化學品研究所，特聘副研究員王洪坤向記者展示了一張看似和普通白紙無異的疏水紙。但不同於普通的紙張沾上水就會被潤溼，這張白紙被噴上水後則像一片荷葉，承託著水珠在上面晃來晃去，一點也沒被浸潤。 王洪坤介紹，這張「荷葉紙」的特別之處在於有一層納米纖維素塗層。納米纖維素是植物纖維的「納米鋼筋」，是一種綠色環保的高性能造紙化學品，可顯著提升特種紙的力學強度、光學透明性、阻隔性和功能性(如電磁屏蔽)。 因為其高長徑比、低密度、高強度、低熱膨脹係數、高生物相容性等特點，在生命健康、電子信息和複合材料中有廣泛的應用前景，廣泛應用於標籤離型紙、高透明紙、電解電容器紙等高端特種紙領域，助力產業綠色升級，是我國造紙、紡織等產業轉型升級的關鍵材料之一。 「過去的特種紙屬於高耗能特種紙，大多會使用到矽油等非環保塗層材料，又無法回收再利用。」王洪坤表示，團隊打造的納米纖維素塗層的疏水紙，原料來自於天然的植物纖維，為農業廢棄物的高效利用和高性能生物質複合材料的開發提供了有力支持。 「我們的纖維素是從秸稈、毛竹等廢棄物中提取的，再製備得到納米纖維素。」如同王洪坤所言，如當一捲紙的原料從森林轉向農田，背後是許多曾經的高耗能產業正在書寫的嶄新未來。 航拍浙江大學衢州研究院常山港院區。 供圖 在浙江大學工程師學院衢州分院、浙江大學衢州研究院(簡稱浙大衢州「兩院」)的生物基化學品研究所實驗室裡，秸稈搖身一變，以可再生航空燃油、農用地膜、特種紙等形態出現。不僅可以獲得「秸稈變衣服」「秸稈變地膜」等生物新材料，還可以實現「秸稈變乙醇」「秸稈變航油」等生物基能源。 創新與人才，是新質生產力的源頭活水。近年來，衢州大力推動產業鏈與創新鏈、人才鏈深度融合，與浙江大學共建工程師學院衢州分院、衢州研究院，聚焦新能源、新材料、集成電路、高端裝備、生命健康等產業鏈，打造高能級科創與成果轉化平臺，不斷提升產業「含新量」「含金量」。 衢州市常山縣有一種名為常山胡柚的特色水果。結合當地特色，浙大衢州「兩院」聚焦胡柚全果高值化利用(全果利用與成分提取)：果皮提取柚皮苷(食品添加劑)，果泥(化妝品原料)，果渣(生物質原料)，助力「吃幹榨淨」零廢棄，提升綜合收益。 「2022年，我們和常山縣一家企業進行技術合作，為它進行中試技術開發。開發的產品是從胡柚果皮中經過物理提取與化學轉化，得到的一個高附加值產品——新橙皮苷二氫查爾酮。」浙江大學衢州研究院專用化學品研究所副研究員劉曉玲對記者介紹，它的甜度是白糖的1500-1800倍，幾乎沒有熱量且很健康，可以作為代糖使用。 但這家企業規模較小，如果自己建設中試生產線需要投入很大。劉曉玲表示，浙大衢州「兩院」中試平臺為其減少了大量設備和人力成本。經過中試開發後，企業獲得了從小試到規模化生產的技術驗證和安全保障。 中試平臺是緊密連接創新鏈上下遊的重要橋梁，加快中試基地建設是打通科技成果轉化的「最後一公裡」。浙江大學衢州研究院，依託浙大雄厚的科研實力和衢州完善的化工產業配套支持，還有專業化的中試設備，成為懂行的技術「陪跑員」，幫助企業解決「燃眉之急」。 該中試平臺受到企業，尤其中小企業的青睞。截至目前已入駐中試項目51項，完成中試證39項，吸引多家外地企業來衢開展中試，形成「中試+招商」的窗口效應，目前中試平臺已列入首批工信部製造業中試平臺重點培育庫。 從納米纖維素塗層的「荷葉紙」到胡柚全果的高值化利用，從秸稈變航油到中試平臺的「陪跑」服務……在這裡，農業廢棄物煥發新生，傳統產業邁向高端，中小企業獲得騰飛的翅膀。這種以科技創新助力產業綠色低碳發展的真實實踐，不僅是科技成果轉化的搖籃，更是產業鏈與創新鏈深度融合的典範。(完)
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