青年夜校，上新了！
2025-12-15 13:56 5,829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)
8月7日，美國對多國調整後的「對等關稅」正式生效。一周以來，隨著市場對關稅談判反應鈍化，各大股市近期紛紛創下新高。截至8月11日，我國滬深兩市融資餘額突破兩萬億元大關，創2015年7月2日以來新高。8月13日開盤後，滬指盤中突破3674.4點，創下去年「924」行情以來新高；日內創出3688.63點，是2021年12月13日以來新高。去年9月24日，央行、金融監管總局、證監會等部門推出多項重磅政策，政策力度超出市場預期，點燃了投資者投資A股的熱情。2024年10月8日，滬指高開10.13%，報收3674.4點，創下當時的歷史性高點，這一波行情也被市場稱為「924」行情。美股方面，8月7日前後，隨著第二季度財報陸續披露，受多家美國科技巨頭表現亮眼等多重因素影響，納斯達克指數上周上漲3.9%。截至8月12日收盤，美股市場三大指數均漲超1%，標普500指數、納指創歷史新高。與此同時，美國關稅政策帶來的負面影響正在顯現。市場擔憂經濟方面，美國二季度GDP雖然增長3%，較一季度-0.5%的增速明顯回升，但美國經濟上半年平均增長1.25%，比2024年低了一個百分點。美國非農就業數據同樣引發市場擔憂。本月初，美國勞工統計局公布的數據顯示，7月新增就業崗位為7.3萬個，大幅不及預期的10.4萬人。此外，美國勞工局還下修5月和6月非農就業數據近26萬人，下修幅度創疫情以來最大。隨後，美國勞工局局長麥肯塔弗因「篡改數據」被解僱，提名的新任局長還有待參議院確認。當地時間8月12日，美國勞工統計局「換帥」後的首份CPI報告顯示，7月份，美國CPI同比上漲2.7%，與6月份漲幅持平。剔除波動較大的食品和能源價格後，7月份核心消費者價格指數同比上漲3.1%，高於前一個月的2.9%；環比漲幅為0.3%，高於6月份的0.2%，創1月以來最大漲幅。值得注意的是，由於預算和人員縮減，美國此次公布的CPI採集樣本減少。對市場和政策制定者而言，這意味著要避免僅憑短期變化做決策。美國關鍵經濟數據帶來的不確定性，無疑將攪動市場情緒。企業承壓美國關稅雖然新聞不斷，但實際上，除了對所有貿易夥伴徵收10%的關稅外，多項關稅被延期，美國藉此施壓貿易夥伴推進談判。期間，部分企業在關稅生效前搶先進口商品，因此關稅壓力並未立刻轉嫁給消費者，而是由企業承擔。路透社根據企業財報、採訪及官方聲明等信源數據預計，自2月1日美國籤署關稅行政令以來至5月底，各國企業因美國關稅政策而遭受的損失超340億美元；7月16日至8月7日披露財報的333家企業中，全年因關稅造成的損失總計在136億美元至152億美元之間。日本車企豐田預計，截至2026年3月份財年，將因關稅損失近100億美元。德國車企大眾在財報中披露，上半年因關稅損失15億美元，並將今年營業利潤率從5.5%-6.5%下調至4%-5%。美國日用品公司保潔表示，因美國關稅政策帶來的不確定性，美國和歐洲消費者的支出或將減少，因此對該公司的年度銷售預期做出了下調。讓企業完全消化關稅成本是不可持續的，這些成本終將由企業、供應商和消費者分擔。美國耶魯大學預算實驗室最新的研究數據顯示，關稅將使2025年美國家庭平均支出增加2400美元，其中對服裝類商品的影響尤為嚴重，鞋類價格或將在短期內上漲40%。美國企業戴爾也將關稅影響納入投入成本，其CFO表示，將把這些成本轉嫁給消費者。此前，戴爾已經在美國市場取消或降低了多款產品的折扣，筆記本和桌上型電腦的零售價大幅上漲。盟友抱怨美國關稅政策針對所有貿易夥伴，引發盟友抱怨。部分盟友搶在關稅生效前與美國達成協議，但仍引發不滿。6月份，日本制鐵公司對美國鋼鐵公司的收購正式完成，日鐵將美鋼納為全資子公司。日鐵希望通過本地化生產穩定鋼鐵產品在美國的供應，以規避關稅影響。據新華社報導，為讓美國政府「回心轉意」促成收購案，日方付出了巨大代價，巨額投資能否得到相應回報存在不確定性。於8月7日生效的「對等關稅」中，美國對日本的稅率為15%。同一天，日本政府發布更新版的2025財年實際國內生產總值增長預期數據，從先前預期的1.2%下調至0.7%，主要歸因於美國加徵關稅。7月底，在關稅政策即將生效前不久，美國與歐盟達成15%稅率的關稅協議，對此，法國總統馬克龍批評這一協議是「投降」。此前，針對美國「對等關稅」，馬克龍要求歐盟委員會加速採取反制措施，「堅決捍衛歐洲利益」。美國關稅給各國帶來的影響，將進一步引發連鎖反應。7月份，國際貨幣基金組織（IMF）預計2025年和2026年全球經濟增速分別為3.0%和3.1%，高於今年4月份2.8%和3.0%的預期，低於2024年底3.3%的預期。IMF在報告中表示，由於潛在的高關稅及不確定性等因素，全球經濟仍面臨下行風險；如今的優先項，應是提升政策的可預見性。對美國而言，美國全國公共廣播電臺（NPR）在最近一篇報導中援引分析人士的觀點表示，美國的關稅政策可能將改變各國對美國的看法，降低與美國互動的意願，進而腐蝕貿易夥伴對美國的信任。
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