《稀土開採和稀土冶煉分離總量調控管理暫行辦法》發布
2025-11-30 11:20 9,836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)
三明8月9日電 (陳啟芳 熊明歡)近日，在福建省泰寧縣朱口鎮洋發村的80餘畝農田裡，收割機的轟鳴聲、起壟機的突突聲、插秧機的噠噠聲相互交織，宛如一場現代農業的「交響樂」。 圖為收割機在農田行駛。熊明歡攝 「這片田的附近有條10餘米寬的河，以前運送農資、稻穀得肩挑手提蹚過去，很不方便。」農機手葉世松一邊熟練地駕駛著被他稱作「鐵牛」的收割機，一邊回憶說，10多年前的那場特大洪災，把這裡變成一片水毀田，於是就徹底成了拋荒田。 「當時如果有這個，也就不會拋荒啦。」「鐵牛」在葉世松的操作下，已「順從」地蹚過小河，駛上田野，所過之處，金黃中略帶綠色的制種稻穀不斷被「吸」入「牛肚」，空氣中稻香瀰漫。 圖為葉長龍與「助手」在操作無人機。熊明歡攝 葉世松是洋發村農機專業合作社的「掌門人」，被鄉親們稱為「第一個敢吃螃蟹的人」。2009年，他試著流轉土地，種植面積由原來的兩三畝口糧田，擴大到了400餘畝。後來，他陸續買了拖拉機、手扶插秧機、起壟機等多種農機。 「抱團取暖，將規模做大，才能提升效益。」2016年12月，他與村民一起，或以農田入股，或以農機入股，成立了合作社，流轉經營土地870餘畝。 葉世松的兒子葉長龍也在他的引導下，於2019年返鄉加入合作社，開始學習操縱無人機，如今已考取多本農機證。 「農忙時無人機一天可以施肥200畝。」葉長龍說，合作社的智能化農機更新換代很快，這得益於國家的農機購置補貼和報廢更新補貼政策。 隨著經營範圍的拓展，葉世松的合作社年農機社會化服務面積超2萬畝，其中無人機植保作業1萬畝以上，年水稻(制種)烘乾800噸。合作社年收入200餘萬元，帶動30餘農戶共同致富。(完)
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