新國標實施後，選購電動自行車有何變化
2026-02-12 09:17 1,648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)
鄂爾多斯8月13日電 題：鄂爾多斯市零碳實踐記 記者李愛平 清晨6點，鄂爾多斯伊金霍洛國際機場「光儲充」多能互補一體化綠電示範項目建設工地，早已是一片熱火朝天的景象。現場工程負責人尚彥君站在航站樓前，仰頭望著正在吊裝的光伏設備，眼中滿是興奮與期待：「你看這些光伏板，整整齊齊地排列著，就像給航站樓鑲上了一圈閃亮的銀邊。」 作為全國首家「幹支通，全網聯」航空運輸服務網絡試點，這裡正進行著一場意義非凡的綠色變革，這也是鄂爾多斯國家可持續發展議程創新示範區探索零碳交通樞紐的關鍵實踐。近日，記者對內蒙古自治區鄂爾多斯這座城市的零碳實踐工作進行了探訪。 圖為鄂爾多斯零碳機場智慧能源中心外景圖。 李歡倪供圖 伊金霍洛國際機場最新消息顯示，項目啟動之初，機場方面便匯聚了國內頂尖院士專家團隊，並與高校科研院所建立了深度合作。尚彥君難掩自豪：「有了這些『最強大腦』助力，搞創新我們心裡踏實！」 「在綠色能源開發上，項目通過規劃建設光伏電站，搭配儲能設備，減排超過1.3萬噸二氧化碳，相當於為地球新種了一大片森林。」讓尚彥君驕傲的是項目中的二氧化碳冷熱系統：「夏天製冷時把多餘熱量存進地源井，冬天再取出來供暖，配上數字孿生技術實時調控，活像給機場裝了個智能『綠色心臟』。」 在鄂爾多斯，數字孿生技術搭建的智慧平臺，如同機場的「神經中樞」，讓能源系統的「一舉一動」盡在掌握；電動擺渡車、牽引車配上充電設施，構建起綠色交通閉環；人工湖收集雨水澆灌花草，隔油池定期清理，航站樓全面禁塑……「等建成後，這裡將是全國首個『零碳』機場，更是一張遞給世界的綠色名片。」尚彥君說。 沿著機場外雙向八車道的智能道路向南行駛，科技感十足的場景逐漸展開——一輛又「萌」又「聰明」的無人駕駛公交車在街頭穿梭。 「感覺很平穩，也很新潮，車輛對周邊複雜車況、路況的處置特別及時。」鄂爾多斯市康巴什區市民趙宣靜對無人駕駛公交車讚不絕口。無人駕駛公交車車頂的雷射雷達如旋轉的眼睛，與路口光伏供電的感知設備實時"對話"，傳遞著精準的交通信息。 如今，鄂爾多斯已部署近200輛自動駕駛測試和新能源運營車輛，累計運輸了超過680萬噸煤炭及其他大宗商品，自動駕駛累計測試和運營裡程達590多萬公裡無安全事故，實現混合智能編隊技術的快速技術迭代與驗證。 從高速公路收費站向北眺望，懸掛綠色車牌的新能源車正有序通過專用通道。當車輛快速通行時，電子屏即刻顯示差異化收費優惠——這是鄂爾多斯示範區在交通領域零碳實踐的生動縮影。 鄂爾多斯因地制宜推出新能源車在收費公路上享受2折優惠的差異化收費政策，覆蓋3段高速公路、7段一級公路，總裡程達1164公裡。 「以前跑運輸，油費佔大頭，現在單程能省300多塊！」貨運司機王帥展示著ETC扣費記錄。數據背後，是鄂爾多斯市「綠色槓桿」對市民出行選擇的顯著影響。 鄂爾多斯市可持續發展促進中心負責人杜曉彥表示，從院士團隊的智慧藍圖到市民出行的切實便利，從實驗室裡的前沿技術到街頭巷尾的民生體驗，鄂爾多斯示範區的零碳實踐早已超越技術範疇，成為一場全民參與的可持續發展示範行動。 在他看來，那些排列整齊的光伏板、穿梭街巷的無人車、打出優惠政策的收費站，如同點點星火，正匯聚成照亮零碳未來的璀璨星河——這不僅是鄂爾多斯遞給世界的綠色名片，更為可持續發展提供了可觸摸、可複製的生動範本。(完)
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