近觀「兩山」丨大漠繪丹青
2025-11-04 00:06 5,827次浏览天津8月10日電 海河奔湧，文脈悠長。8月9日，「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動在天津啟動。 活動現場圖。主辦方供圖 啟動儀式分為「河海津韻」「津非昔比」「天下一家」三個篇章，多維立體展現獨樹一幟的津派文化，讓世界感受中華文化魅力。在「河海津韻」篇章，《南桃北柳》《鎮館之寶》《不止建築》等主題演繹對河海文化、民俗文化、文博文化、紅色文化等進行了生動呈現。 在「津非昔比」篇章，《天工開物》《京津冀240小時》《九河謠》等主題演繹鮮活講述新時代天津推動高質量發展的故事。在「天下一家」篇章，上海合作組織國家在華留學生、在津外國友人分享了自己與天津的不解之緣，為即將召開的2025年上海合作組織峰會送上祝願。 活動現場，中央重點新聞網站、行業代表等共同發布重點網絡宣傳項目。與會領導嘉賓共同啟動「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動。 8月7日至9日，來自全國二十餘家媒體的近百名媒體工作者和正能量網絡名人齊聚津城，以一場集中採風活動為牽引，奔赴天津古文化街、楊柳青古鎮民俗文化館、天津博物館、天開高教科創園、名人故居、天津港等調研採訪，深入了解津派文化多元開放、包容創新、不拘一格的氣質，親身融入天津喜迎上合組織峰會的熱烈氛圍，多角度展現天津這座國際化大都市的活力與魅力，以第一視角講述天津高質量發展故事。 「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動由中央網信辦網絡傳播局、國家文物局政策法規司、國家文物局博物館與社會文物司、國家文物局革命文物司、天津市委宣傳部指導；天津市委網信辦、天津市文化和旅遊局(天津市文物局)、人民網、天津市南開區委網信委、天津海河傳媒中心聯合主辦，人民視頻、津雲新媒體承辦。(完)
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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