湄公河「機電衛士」沈慶勇：用技術搭建四國執法友誼
2025-11-25 15:40 7,523次浏览清晨六點，天剛麻麻亮。陳子泓呼哧帶喘地繞著街道跑完了第三圈，抹了把臉、喘勻了氣兒，又練起了核心力量。「第一次上高原，先得把身體練得棒棒的！」這個剛從哈爾濱理工大學畢業的小夥興奮地對記者說。再過幾天，他就要離開老家福建沙縣，去華電西藏能源公司入職了。從溫暖溼潤的東南沿海，一頭扎進高寒缺氧的雪域高原，這3000多公裡路，成了父母心裡沉甸甸的大石頭。母親有些憂心：「那地方，高！好些人去都吃不消，你這身子骨能扛住？」父親忍不住問：「大城市機會多、條件好，穩穩噹噹，為啥不去呢？」他們知道，兒子手裡還攥著好幾份錄用通知：海南、深圳……每一個，環境都比西藏強。可這孩子偏偏要迎難而上。這份「死心眼兒」，讓父母又急又心疼。陳子泓心裡那團火卻燒得正旺。求學的日子裡，老師講過的北大荒開發建設者的奮鬥故事深深烙印在心裡，那股「敢教日月換新天」的勁頭，讓他打心眼兒裡敬佩。他學的是電氣工程，知道能源對國家有多重要。上課時，老師總會講到西藏：水能全國第一，太陽能全球第二，清潔能源儲量豐富，可就是開發難、送出來也難。「要是能把西藏變成咱的『新能源大倉庫』，那該多給力！」這個想法，像顆種子在他心裡生了根。他把華電在西藏的項目資料鋪開，指著水電站、光伏板布局圖，向父母如數家珍地講起了上高原的理由。「在這兒建電站，能為西藏乃至全國提供大量電能，還能輸送清潔能源。我這幾年學的本事，都能派上用場。」他還掰著指頭細數公司的保障，「生活物資供應充足，高原醫療點有經驗豐富的醫生，工作上有老師傅帶我們，從跑現場到鑽技術，手把手地教。」聽到這裡，父母心裡那塊石頭終於落了地……眼瞅著出發的日子近了，陳子泓的準備越發紮實。書桌上，電力系統自動化、高電壓技術等核心知識的書籍被翻得起了毛邊，新能源併網技術難題的筆記寫滿了一本。他還仔細查詢西藏氣候、地理資料，研究高寒、強紫外線對設備的影響，力求儘快適應崗位要求。入職後有啥打算？陳子泓說得實在：「希望能儘快參與一個大型光伏電站或水電項目的建設，親眼看著它從無到有，點亮雪域高原上的萬家燈火，甚至照亮千裡之外……」《光明日報》（2025年08月12日 01版）
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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