「中國大運河史詩圖卷展」在西夏陵博物館開幕 兩大世界文化遺產開啟跨時空對話
2026-02-05 16:52 2,385次浏览暑期是青少年意外高發期。近日，淮海中路街道平安辦聯合淮海中路派出所，來到位於交通大學附屬黃浦實驗小學的暑託班，開展了一場別開生面的暑期安全教育及反詐宣傳活動。通過案例講解、場景演繹等形式，提升暑託班學生的安全意識與反詐能力，為孩子們的暑假生活築牢安全屏障。活動伊始，淮海中路派出所「寧聚淮海」少年服務隊的民警結合暑期常見的安全隱患，如溺水、火災、交通事故等，通過生動有趣的動畫視頻、真實鮮活的案例，向孩子們深入淺出地講解安全知識。在講解防溺水安全時，民警詳細闡述了溺水的危險以及如何在日常生活中避免溺水事故，強調不到無安全設施、無救援人員的水域遊泳，遇到他人溺水不盲目下水營救，要立即呼救或撥打報警電話。對於消防安全，民警現場演示了滅火器的正確使用方法，孩子們目不轉睛地觀看，還不時提出問題，互動氛圍十分熱烈。 反詐宣傳環節同樣精彩。民警針對孩子們年齡小、易受騙的特點，用通俗易懂的語言介紹了常見的詐騙手段，為了讓孩子們更好地理解，民警還精心編排了情景短劇，現場演繹詐騙場景，邀請孩子們參與其中，親身體驗如何識破詐騙陷阱。孩子們積極響應，寓教於樂中輕鬆掌握了反詐技巧，紛紛表示要把學到的反詐知識帶回家，提醒家人朋友提高警惕。 此外，街道平安辦的工作人員還為孩子們發放了精心製作的安全教育手冊和反詐宣傳資料。手冊內容豐富，圖文並茂，涵蓋了各類安全知識和反詐小貼士，便於孩子們閱讀和理解。工作人員耐心地為孩子們講解資料中的重點內容，鼓勵孩子們養成良好的安全習慣，遇到可疑情況及時向老師、家長或警察求助。 此次安全教育及反詐宣傳活動受到了暑託班師生的一致好評。學校老師表示，這樣的活動非常有意義，為孩子們的暑期安全增添了一份保障，希望以後能多多開展，通過實用的安全教育進一步強化孩子們的安全意識。（街道供圖）
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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