2025年上海合作組織峰會新聞中心舉辦天津市專場吹風會
2026-02-03 05:33 2,385次浏览8月10日中午，甘肅榆中縣馬坡鄉上莊村安置點，受災群眾正在吃飯，熱燴菜、軟饅頭。 「受災以來，這是我吃的第一頓熱乎飯。」眼前說話的漢子叫陳萬凱，是上莊村黨支部書記、村委會主任。他聲音沙啞，眼睛布滿血絲。過去的3天，他只在昨晚睡了3個小時。 上莊村共有11個社、466戶村民，在這次山洪災害中無一人傷亡。「山洪那天晚上7點37分，我先在村裡的微信群發布了暴雨預警通知。」陳萬凱說，當時他和村委會副主任、黨員馬海印，都在村委會值班，並時刻關注著可能到來的雨情。 大約晚上8點，村裡的變壓器發生故障，陳萬凱立即開車前往察看。當時村裡並沒下雨，但陳萬凱卻發現，車燈照射下的村頭小河河面已寬了許多。隨即，陳萬凱又聽見了山裡傳來轟隆聲，如響雷一般。正在這時，村監委會主任丁玉花打來電話說，家門口的三輪車被水衝走了。陳萬凱心頭一緊！ 「一社全員轉移！」晚上8點20分，陳萬凱在群裡發布緊急通知。然後，他迅速回到村委會，與馬海印及3個熱心村民一起，趕往沿河的一社，挨家挨戶敲門疏散群眾。 洪水比預期來得更快。就在陳萬凱一行人趕到村民張正棟家時，洪水已經漫上他家堂屋的門廊。此時張正棟在外地務工，家裡只有80歲的父母和上大學的女兒張娟。他在微信群看到了信息，但女兒的電話一直打不通。 就在這時，陳萬凱敲響了堂屋的門。等他們背出兩位老人，水已齊腰。不遠處是個麥場，比堂屋高出一米多。麥場上，趕來救援的其他黨員和村民合力把老人和張娟拉了上去。 就在大家要拉陳萬凱上去的時候，洪水突然猛漲，情況一下子變得很緊急。陳萬凱死死抱住一棵樹，最後在大家的幫助下脫離了危險。來不及後怕，陳萬凱馬上帶大家往更高處轉移。「我覺得洪水還會漲。」陳萬凱說。 安頓好之後，女兒張娟給張正棟打電話報了平安，張正棟懸著的心才安放下來。 「災害面前，作為黨員，衝在最前線，這是我的職責。」連軸轉了3天，陳萬凱依然幹勁十足。安置點上缺的爐子、桶裝水等物資陸續送抵。陳萬凱猛喝一瓶水，轉身又去搬卸物資。
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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