國臺辦回應民進黨當局借所謂「國籍」問題打壓大陸配偶
2026-02-09 13:36 1,986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)
夜幕降臨，上海世博文化公園內的溫室花園漸次亮起星光般的燈火。每晚上演的「溫室奇妙夜」活動將植物與光影、科技與自然編織成沉浸式生態奇境，為申城市民的夏夜生活增添了一抹靈動的綠意與浪漫。 走進夜遊時段的溫室花園，仿佛踏入星際童話的現場，從霧氣氤氳的雨林深處到光影變幻的沙洲之門，從錯落有致的柱子叢林到夢幻璀璨的水下連廊，每一段路徑都是劇情的延伸，每一株植物都是故事的參與者。 此次光影夜遊的設計理念並非簡單的燈光裝飾，而是讓植物成為光影的主角。早在建設初期，園方便在綠植間暗藏了經過「消影」處理的聲光電設備，白天隱身於生態景觀中，入夜後便與植物共同構建出奇幻場景。 19時亮燈時刻，光影漸次鋪開，旅人蕉的葉片成為天然幕布，捕蠅草的捕食瞬間被燈光放大，蘭花在特定波長的光照下呈現出白天難見的螢光色澤，讓遊客直觀感受植物夜間的「生命律動」。 夜遊中的互動設計更添趣味。在「柱子叢林」區域，觸摸特定光柱會觸發植物生長音效，配合霧氣噴射營造出「雨林甦醒」的瞬間；水下連廊的透明玻璃外，燈光模擬的「星光魚群」與真實水草交織，遊客的身影經過時，「魚群」還會隨之遊動。這種虛實結合的設計，讓不少遊客駐足流連，用手機記錄下這些奇妙瞬間。 為讓市民暢享夏夜時光，園方推出「一票通」遊覽服務。值得一提的是，19:00起，夜遊遊客可在連廊檢票處實名領取羅丹藝術中心展覽門票，實現「一園遊覽+一館觀展」的雙重文化體驗。 「原本擔心晚上出行不便，沒想到從停車場到園區入口都有清晰指引，短駁車更省時省力。」第一次體驗夜遊的李先生說，他先在溫室花園感受了生態奇境，隨後乘短駁車前往羅丹藝術中心逛市集，最後在星光草坪看完露天電影才返程，「一張交通卡就能玩轉整個公園，太方便了。」 溫室花園夜遊的火爆，是上海世博文化公園「璀璨之夜」系列活動的縮影。作為城市生態文化地標，公園以夜遊為紐帶，將自然保護與文化體驗有機融合。在溫室花園內，所有燈光設備均採用低能耗LED光源，照射角度經過精準測算，避免幹擾植物夜間代謝；科普解說牌特別標註了植物的「晝伏夜出」特性，讓遊客了解生態平衡的重要性。 園方還特別設計了「植物夜間觀察」科普路線，在鳳梨科植物區設置紅外感應燈，遊客靠近時會自動亮起柔和燈光，既方便觀賞又不影響植物休息；蘭花園的燈光則模擬月光光譜，確保蘭花在自然節律下完成夜間呼吸作用。這種細緻的生態考量，讓夜遊成為生動的環保課堂。 針對暑期親子群體，溫室花園每周日晚推出「小小植物偵探」活動，孩子們在專業講解員帶領下，使用手電筒（園方提供，光線經過特殊處理）觀察植物夜間狀態，記錄葉片開合、花朵閉合等現象。來自黃浦區的小學生劉知逸作為溫室花園第一百萬名遊客，在參與活動後說：「原來晚上的植物和白天不一樣，它們也在『睡覺』和『工作』，太神奇了。」隨著「溫室奇妙夜」的持續升溫，越來越多的市民在夏夜走進這片星光下的生態奇境。當燈光為植物披上夢幻霓裳，當笑聲在光影中迴蕩，上海溫室花園夜遊正以獨特的生態魅力為市民提供全新的選擇，讓每個走進這裡的人，都能在星光與綠意的交織中找到屬於自己的夏夜快樂。
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