廣西桂林發現極危新物種全州報春苣苔
2026-03-07 22:46 2,614次浏览新疆雙河8月12日電 (龐禕然)新疆生產建設兵團第五師雙河市與新疆社會科學院戰略合作籤約暨新疆社會科學院兵團第五師邊疆治理研究院揭牌儀式，11日在雙河市舉行。此次合作旨在深化邊疆治理研究、傳承歷史文化、促進區域發展，為邊疆繁榮穩定注入新動能。 新疆社會科學院黨委書記、副院長李濤在致辭中說，新疆社會科學院深耕邊疆治理、民族發展、文化傳承等領域，此次與第五師雙河市合作成立研究院，將依託雙方優勢開展跨學科研究，探索具有中國特色、新疆特點的邊疆治理路徑，讓歷史與實踐經驗在新時代煥發新價值。 第五師雙河市與新疆社會科學院戰略合作籤約儀式。龐禕然 攝 第五師雙河市黨委副書記、師長王強表示，此次合作，雙方將聚焦雙河都督府歷史文化挖掘，開展訂單式課題研究與實地調研，以專業力量賦能基層治理實踐；同時緊扣多元文化交流、治理效能提升等領域，探索可複製推廣的「雙河經驗」，助力「兩區四基地」建設，推動經濟社會高質量發展。 在籤約環節，新疆社會科學院黨委委員、副院長蔣新衛與第五師雙河市黨委常委、副政委，宣傳部部長郭曉軍代表雙方籤署戰略合作協議。根據協議，雙方將依託各自優勢，開展跨學科研究，聚焦邊疆治理創新、歷史文化傳承、區域經濟發展等領域，形成一批兼具理論深度與實踐價值的成果。 新疆社會科學院兵團第五師邊疆治理研究院揭牌。龐禕然 攝 交流發言環節，專家學者紛紛建言獻策。新疆社會科學院原副院長田衛疆指出，雙河市是歷史上雙河都督府的延續，研究院應圍繞鑄牢中華民族共同體意識，挖掘本地歷史文化資源，弘揚兵團精神，為邊疆發展提供理論支撐。 新疆社會科學院歷史研究院院長馬合木提·阿布都外力從歷史延續性視角強調，從唐代雙河都督府到今日雙河市，邊疆治理的智慧一脈相承，研究院需系統梳理歷史經驗，服務當代治理。 第五師黨委黨史研究室主任李玲君表示，將以合作為新起點，聚焦雙河都督府歷史文化這一重要課題，助力講好中國故事的新疆篇章。(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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