海洋牧場朝霞美如畫
2025-12-09 22:51 2,175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)
北京8月14日電(記者 王昊)「步履蹣跚」還堅持踢球，高矮胖瘦都來賽跑，自由搏擊拳拳「不到肉」——因為沒有「肉」。這樣的比賽也能算世界級運動會？當然能！在即將揭幕的2025世界人形機器人運動會上，類似精彩有趣的場景將輪番上演。或許這項賽事可以解答，在運動場景中，人形機器人能夠帶來多少驚喜。 14日晚，2025世界人形機器人運動會將在國家速滑館(「冰絲帶」)拉開帷幕，賽事將於14日至17日在「冰絲帶」舉行，來自全球五大洲16個國家的280支隊伍、500餘臺人形機器人將展開26個賽項、487場比賽的競技對決。 8月13日，在北京國家速滑館，兩臺宇樹科技機器人訓練自由搏擊項目。記者 張祥毅 攝 14日晚，人形機器人運動會開幕式將在國家速滑館「冰絲帶」舉行，整場開幕式將非常簡約，突出人形機器人「主角」。 其中，歌舞節目《歡迎來到碳基生命的世界》讓機器人和歌手、街舞團合作鬥舞，盡顯人機互動的靈動與工業之美；《智韻和鳴》將戲曲、武術等中華優秀傳統文化與機器人科技相融合，是本次開幕式中用到機器人數量最多的表演節目；《天工霓裳》則打造一個充滿未來感的時尚秀場，機器人與人類模特共同演繹融合國潮、非遺和科技元素的時裝。 運動會的重頭戲當然是賽事，根據安排，競技比賽有田徑、足球3V3、足球5V5；表演比賽有群體舞蹈、靈機一動、武術、自由體操、單機舞蹈，場景賽有工業場景、醫藥場景、酒店場景、倉儲場景，外圍則賽有自由搏擊、籃球、集體舞蹈、桌球、功夫搏擊等。 487場競技，亮點紛呈，百米「飛人」大戰吸引90支隊伍角逐；全球首個人形機器人半程馬拉松比賽的前六名將同臺亮相。而全程由AI算法自主控制，無需任何人工操作的全球首創5V5陣型足球對抗賽無疑是世界人形機器人運動會的一大亮點。 8月13日，在北京國家速滑館的人形機器人賽訓基地，來自荷蘭埃因霍芬理工大學的參賽隊員在交流中。記者 張祥毅 攝 此外，特別值得關注的是，在自由搏擊賽項中，還有2支由奧運會柔道冠軍楊秀麗、400米遊泳亞軍張琳、花樣遊泳亞軍常思、跆拳道季軍劉哮波、女排季軍薛明、拳擊運動員李洋等6位奧運健兒組成的俱樂部隊伍參賽，為運動會帶來了奧運力量。 本次賽事參賽規模創紀錄，280支隊伍參賽，涵蓋192支高校賽隊及88支企業賽隊。高校賽隊包含清華大學、北京大學、上海交通大學、武漢大學、華中科技大學、山東大學、湖南大學、北京科技大學、北京信息科技大學，還有北京人大附中、北京十一學校、中央民族大學附中等3支中學隊伍參與其中。 企業賽隊包含天工、宇樹科技、加速進化、松延動力、傅利葉、星海圖等，覆蓋了國內頭部人形機器人整機企業。國際隊伍來自美國、德國、澳大利亞、巴西、日本等15個國家。(完)
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