兩岸高校師生共話職業機遇 青春對話架起發展橋梁
2025-12-11 13:07 4,536次浏览在盛夏的熱浪與數字娛樂的狂歡中，第二十二屆ChinaJoy昨天在上海新國際博覽中心圓滿落下帷幕。本屆ChinaJoy以四天41.03萬人次的參觀總數，創下歷史新高，再次證明了其在全球數字娛樂產業中的巨大號召力。本屆ChinaJoy共使用了上海新國際博覽中心11.5個展館，整體展出面積達到13.5萬平方米。共有799家企業參展，其中面向大眾的BTOC展區吸引了313家企業，展區面積達到11萬平方米；而面向商務洽談的BTOB展區則有486家企業參與，它們來自全球37個國家和地區，其中海外及外資企業佔比近43%，展區面積達2.5萬平方米。今年ChinaJoy的總參觀人次達到了驚人的41.03萬。其中，男性觀眾佔比66%，女性觀眾佔比34%。從地域分布來看，上海本地觀眾佔比39%，而來自其他地區的觀眾則高達61%，充分展現了ChinaJoy的全國乃至國際影響力。 在年齡構成方面，觀眾群體呈現年輕化、活力化的特點：14-17歲佔比10%，18-24歲佔比33%，25-29歲佔比31%，30-34歲佔比17%。這表明ChinaJoy依然是年輕人追逐數字娛樂潮流的首選平臺。此外，BTOB商務洽談館共吸引了41231人次參與，其中海外觀眾佔比高達35.82%，再次印證了ChinaJoy在促進國際數字娛樂產業交流與合作方面的重要作用。走過22屆的ChinaJoy，早已從最初的遊戲展進化為「科技+娛樂」的「六邊形戰士」。本屆ChinaJoy以「聚·你所愛」為主題，將年輕人最愛的數字娛樂元素一網打盡。從硬核科技展區到潮玩狂歡館，從電競巔峰對決到妝造者組團巡遊，現場每一個角落都流淌著屬於Z世代的澎湃熱情。 展會同期舉辦的數十場各項國際性論壇、大會，充分彰顯了ChinaJoy作為行業風向標的專業價值。本屆大會匯聚全球產業智慧，通過10餘場國際高端論壇，以前瞻視角深度解析行業熱點、把脈未來趨勢，為業界提供了極具參考價值的發展路徑指引。以遊戲為核心，ChinaJoy不斷解鎖新技能——從遊戲到硬體、電競、潮玩、二次元，展區年年都有新花樣，真正做到了「你想要的快樂這裡全都有」！隨著最後一位參觀者依依不捨地離開展館，2025 ChinaJoy的帷幕緩緩落下，但那些精彩瞬間、熱烈討論與歡樂互動，仍會美好相伴。
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)
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