研究稱「步行友好」更能促進身體活動
2025-11-12 12:50 8,265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)
進入畢業季以來，記者發現，江蘇理工學院的人工智慧、合成生物、生物信息、智能計算、數字設計等新工科領域應屆畢業生，在人才市場上頗為搶手，成為「香餑餑」。這一現象的背後，是江蘇理工學院以融合創新破解應用型人才培養難題。近年來，該校探索出一套「融合配方」——深度推進產教融合、科教融匯、學科融通(以下簡稱「產教科三融」)。 「我們錨準基礎學科、新興學科、交叉學科『三類學科』協同發力，通過產教科深度融合賦能，積極探索一流應用型高校新興交叉學科建設路徑，人才供給側結構性改革成效初顯。」江蘇理工學院校長戴國洪介紹。該校以科研反哺教學，推動創新創業教育全覆蓋，並將成果注入課堂。特別是主動對接江蘇省「1650」產業體系，圍繞人工智慧、合成生物等戰略性新興產業需求，加速布局新專業、搭建育人與科創平臺。 面對產業新賽道對應用型人才的迫切需求，如何精準銜接？「近年來，我們堅持教育、科技、人才『三位一體』，推動深度轉型，構建校、政、行、企『四方聯動』新格局。」該校學科辦副主任朱福先介紹，其核心在於推進學科專業建設與行業發展、企業需求的「深度綁定」，促進育人要素跨界流動與資源共享，催生協同育人創新模式。 為服務地方「主戰場」江蘇常州，江蘇理工學院聯合相關龍頭企業共同建設了2個省級重點產業學院和1個省級產教融合基地，建成包括國家級技術轉移示範機構、省級工程(技術研究)中心在內的25個省級以上科研平臺。迄今，該校已獲教育部產學合作協同育人項目42項；236項學生創新創業項目獲江蘇省計劃立項。 「產教科三融」滋養人才茁壯成長。學生累計獲國家級、省級競賽獎超3200項，全國高校競賽榜單排名躍升至第208位。畢業生就業率穩定在95%以上，其中55%的畢業生紮根長三角先進位造業一線。 「產教科三融」的路徑仍在延伸。日前，該校化學化工學院黨委與常州市新能源汽車及汽車核心零部件產業鏈黨建聯盟15家企業籤約，力推產教科融合走深走實，以高質量黨建引領人才高質量培養。 「面向未來，學校將持續深化『塑造多元辦學、產教科融合新形態』的創新實踐，」該校黨委書記崔景貴表示，「我們將更加注重鍛造應用型人才的核心素養與關鍵能力，以高水平應用型項目合作為引擎，推動創新鏈、產業鏈、教育鏈、人才鏈深度耦合，為探索一流應用型高校新興交叉學科建設提供『江理工方案』。」 (本報記者 蘇雁 本報通訊員 王濟偉)
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