為啥有的列車坐著坐著車次就變了？遇到別慌→
2025-11-25 11:21 3,639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)
西安8月7日電 (阿琳娜 張開元)記者7日從西安電子科技大學獲悉，在信息感知技術領域的國產化、高集成、自主化過程中，西安電子科技大學信息力學與感知工程學院肖國堯、全英匯教授團隊取得產業化突破。 團隊核心專利《基於FPGA的雷達回波信號採集/回放微系統電路晶片》攻克了信息感知系統在信號採集、信號處理、近存計算等方面的極小空間片內集成關鍵技術難題，與上海威固信息技術股份有限公司完成該項專利成果轉化(轉化金額1050萬元)，助力上海威固信息技術有限公司在浙江省麗水市成功落地特種封裝基地，該基地一期工程已建成先進位造封裝產線，二期擬打造年產百萬片規模的微系統/晶片製造能力。 團隊開發了多款具有自主智慧財產權的信息感知微系統晶片產品。西安電子科技大學供圖 該團隊面向空天信息感知技術(低空經濟、民用航空、商業航天等)領域新一代綜合電子系統所面臨的SWaP-C(尺寸、重量、功耗、成本)極限約束問題，圍繞「超異構計算密度」與「納米級功能集成」的範式變革需求，突破在嚴苛SWaP-C約束下實現算力密度躍升與功能性能倍增的核心技術瓶頸，重點突破基於芯粒異構集成的自主可控多功能綜合電子微系統技術、支持認知電磁頻譜的智能射頻微系統、數字陣列異構計算架構及分布式邊緣智能處理等技術集群，著力構建空天信息系統的微納化智能處理基座，實現了從關鍵技術研發到產業應用的關鍵跨越，為空天信息領域產業鏈現代化提供科技支撐。 團隊開發了多款具有自主智慧財產權的信息感知微系統晶片產品，通過校企合作創造了顯著經濟效益，解決了新一代信息感知綜合電子系統所面臨的小型化、高集成、高性能瓶頸問題，並成功應用於某專項工程、中電科及航天科工工程產品、「引力波」探測科學裝置、「微釐空間導航星座」S3星等，有力支撐了重大工程和前沿科學裝置的整體性能提升。 前期，團隊依託陝西多源融合探測識別創新中心的技術創新成果，在西安中電科西電科大雷達技術協同創新研究院有限公司的協助下開展了產業化相關部署，並取得一定成效，獲得行業的肯定。2024年肖國堯教授獲陝西省中青年科技創新領軍人才計劃支持，該成果獲得陝西省科技工作者創新創業大賽一等獎、陝西省第三屆秦創原高價值專利大賽三等獎兩項省級產業領域獎項。未來，在該校科技園的協助與政策支持下將會大力推進信息感知微系統的產品化與產業化落地。 長期以來，肖國堯、全英匯教授團隊踐行「研教融合」理念，指導學生研發的《智芯未來——全國產高集成存儲微系統晶片》項目獲中國國際大學生創新大賽陝西賽區金獎，指導學生參加「華為」終端硬體挑戰賽獲全國總決賽亞軍。 從實驗室的圖紙到生產線的晶片，肖國堯、全英匯教授團隊以自主創新的堅實步伐，在智能感知微系統領域實現了從核心技術突破到產業應用落地的貫通，將繼續為中國高端感知裝備的自主可控與創新發展提供強勁支撐，為「中國智造」添磚加瓦。(完)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
彼岸直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 594.94MB
- 最后更新: 2025-11-25 11:21
- 最新版本: v4.3.18.15
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 红杏直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 4.39以上
客服热线：133-6258-1578
伊人直播网站类似软件
猜你喜欢
18
79241
41
2025-11-25 11:21
85923
42
2025-11-25 11:21
72546
95
2025-11-25 11:21
82173
15
2025-11-25 11:21
62945
62
2025-11-25 11:21
48513
98
2025-11-25 11:21
89426
49
2025-11-25 11:21
28479
35
2025-11-25 11:21
19563
96
2025-11-25 11:21
18723
53
2025-11-25 11:21
29315
32
2025-11-25 11:21
64
39264
15
92
84172
32
14869
