東北抗聯遺址出土文物首次在北京集中展出
2025-12-19 14:20 9,358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)
舟山8月11日電(張茵 董易鑫 李朵)俯瞰浙江舟山六橫島，近2萬畝水產養殖圍塘在海風中鋪展，塘旁的是落成滿兩年的「九舟水產養殖共富實驗室」——相較於過去的「跨海送檢」，這間可「現場查病出結果」的實驗室正悄然改變當地漁業。 2022年，中共舟山市委統戰部發起「主委進小島」活動，組織各民主黨派結對舟山12座小島，共繪共富圖景。作為舟山第三大島的六橫與九三學社舟山市委會結對，聯合啟動「六橫島九舟水產養殖科技幫扶基地」項目，當地由此迎來科技賦能機遇。 浙江舟山六橫島一處水產養殖圍塘。董易鑫 攝 「塘口即檢」：讓數據替漁民「跑腿」 六橫圍塘養殖面積居舟山全市第一。過去，這裡的養殖戶一旦發現魚蝦異常，只能憑藉經驗判斷病因。2023年7月，由中共舟山市委統戰部、九三學社舟山市委會共同建設的「九舟水產養殖共富實驗室」在六橫小北港水產養殖專業合作社掛牌成立，價值5萬元的水產病害檢測設備正式入駐——科技成為破解島上漁業「病害檢測難」的關鍵一招。 「以前我們看水色、摸蝦殼，一旦出問題就得連夜裝冰、查看船期，再將樣本送去舟山本島的實驗室檢測，來回得折騰大半天。碰上颱風停航，很可能錯過防治最佳時機，心血就全毀了。」六橫島對蝦養殖協會會長王德軍回憶道。 如今，這間緊鄰圍塘的「九舟水產養殖共富實驗室」成了他日常巡塘的「技術後臺」。 「我們每隔三四天就會抽檢一次，主要是看水——比如氨氮、溶氧、pH值等指標是否合格，病原菌是否超標，整個樣品處理、恆溫培養、結果判定加起來差不多五六個小時就能完成。數據出來以後，我們就知道塘內該不該加水、改底，用不用投調水劑。比起以前『憑感覺』，現在心裡踏實多了。」王德軍邊展示檢測臺上的儀器邊說。 自實驗室建成，王德軍和漁民陸續參加了技術培訓，現在已熟練操作基本檢測流程，服務六橫島漁民超500人次。 「他們把樣本送來，我幫著測，快的當天出結果，慢的也不超過24小時。早發現、早預警、早處理，蝦的成活率起碼提高了30%。」王德軍說。 「共富實驗室的目標就是讓數據替漁民『跑腿』，提高養殖效率、降低損耗。目前我們正在研發相關試劑盒，後續會投入使用，將方便更多漁民。」九三學社社員、浙江省海洋水產研究所科研人員王庚申說。 九三學社社員、浙江省海洋水產研究所科研人員王庚申(右一)接受採訪。張茵 攝 「島島共富」：「看數據」成為養殖共識 「現在我們不靠猜靠看：氨氮超了，就換水；菌群異常，就加益生菌。再有不懂的地方，就把數據提交給浙江省海洋水產研究所的專家們，他們會給我們操作建議，他們也經常來，我們會把一段時間的數據都匯總起來，方便他們觀察和預判養殖可能產生的問題。」六橫島漁業養殖戶戴坤城說。 確實如此。近年來，九三學社浙江省海洋水產研究所支社社員每月兩至三次赴該市的六橫、登步、桃花等海島開展養殖技術服務，現場採樣、檢測、培訓、答疑，幫助養殖戶建立「用數據說話」的科學養殖理念。 2024年12月，舟山第二家「九舟水產養殖共富實驗室」在東極正式揭牌，落戶東極鎮青浜島。據悉，該實驗室圍繞黃魚深水網箱養殖和厚殼貽貝養殖兩大主導產業，開展自主檢測、病害預警、水質管理等服務，助力提升本土養殖企業的防控能力和科技水平。 當前，九三學社科研團隊還在不斷「提速」漁業病害診斷效率：以往大黃魚「內臟白點病」檢測需耗時一天半，如今依託新型試劑盒，2小時內即可確診——該病害在舟山海域常見，死亡率最高達30%，快速檢測技術的推廣可以減少損失、提升效率。 在「九舟水產養殖共富實驗室」，王德軍展示培養皿。董易鑫 攝 「『九舟』科技幫扶品牌從最早設立於2017年的舟山普陀優辰水產養殖專業合作社起步，目前已成為科技幫扶帶動漁業增效的典型案例。」九三學社舟山市委會主委方維說，下一步，九三學社舟山市委會將繼續複製推廣共富實驗室模式，有效發揮黨派優勢，用科技力量織密舟山群島現代漁業發展「智網」，幫助更多漁民從中受益、穩步走上共富路。 中共舟山市委統戰部相關負責人介紹，自2022年起，舟山各民主黨派市委會(市工委)立足黨委政府所需、民眾所盼、統戰所能，通過深入調研走訪、召開懇談會等方式，廣泛收集民意訴求，建立「點單+接單」機制實現精準賦能，為海島民眾解決急難愁盼問題。 三年多來，該行動累計實施共富項目34個，投入資金2370餘萬元，辦成「暖心一件事」120餘件，惠及海島民眾5.8萬餘人次。(完)
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