【光明網評】以科技創新推動中國經濟向「新」而行
2025-11-26 06:27 1,253次浏览倫敦8月4日電 (歐陽開宇 李可奕)一場特色文化交流活動日前在位於英國倫敦北部、擁有百年歷史的馬球俱樂部——Silver Leys Polo Club舉行。由在英中國留學生組成的中國青年馬球隊與劍橋大學馬球隊展開精彩對決，最終中國青年馬球隊以4:3的比分更勝一籌，為現場近400名觀眾帶來一場融合體育競技與文化交流的新體驗。 圖為活動現場。 李可奕 攝 本次活動由偃月馬球發起並主辦，以「中國文化日」為主題，開創了在英國傳統馬球俱樂部舉辦中國文化交流活動的先河。偃月馬球創始人周易表示，他們以馬球這一極具國際傳播力與文化張力的運動為載體，致力於搭建中英青年對話的平臺，推動中英人文交流的深入發展，向海外華人公益推廣馬球運動，同時為中國傳統文化與優秀品牌提供走向海外、進入英國市場的展示窗口。 圖為活動現場。 李可奕 攝 在馬場上，中國青年馬球隊展現出出色的技戰術水平與昂揚的精神風貌，與劍橋大學馬球隊上演了一場旗鼓相當、充滿張力的較量。在賽場之外，現場的漢服巡遊、茶藝展示、金絲鑲嵌等傳統手工藝展位吸引了大量英國觀眾駐足體驗，成為當日一道亮麗風景。本次活動還有一大亮點是，這些文化展區均由「95後」中國青年創辦運營。 圖為活動現場。 李可奕 攝 據介紹，作為一次面向英國社會的創新型公共外交實踐，本次「偃月馬球匯·中國文化日」通過體育競技、文化展示與品牌推廣的多元融合，在優雅自然的交流氛圍中講述真實、生動、可見的中國故事，加深了英國民眾對中國文化的理解與認同。 活動聯合主辦人殷姍指出，本次中國文化日通過與英國多家華人協會合作，成功吸引了眾多在英的年輕華人家庭積極參與。許多家長特意帶著孩子前來，不僅讓活動充滿溫馨氛圍，更在無形中為中英兩國的孩子們搭建了友誼的橋梁。(完)
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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