巫山脆梨「甜蜜」上市 重慶巫山打造鄉村振興新引擎
2026-01-17 19:34 3,935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)
理財師簡介 中國郵政儲蓄銀行武漢市分行武勝路支行理財經理明潔，中南財經政法大學碩士。深耕金融行業八載，具備紮實的理論功底與豐富的實戰經驗。持有基金從業資格、證券從業資格及保險從業資格證書。精通財富管理與金融市場運作，致力於依託郵儲銀行多元化的優質產品，為客戶提供專業、穩健的財富增值解決方案。 近日，債市再現調整，引發了不少投資者對銀行理財產品運作的關注。那麼，此次債市波動究竟會對理財產品的運作帶來怎樣的影響？是短期調整還是長期趨勢？我們又該如何應對？讓我們一起從以下幾個角度一起來看看吧。 債市波動成因 上周債市震蕩調整，主要原因是市場對央行政策的預期發生變化。穩匯率、防風險背景下，降息預期短期或落空，但通過降準降低銀行負債成本仍可期。《政府工作報告》中提到「擇機降準降息」，意味著降準可期，但降息更可能優先結構性降息，全面降息預期延後。 另一方面，央行仍強調對於一些不合理的、容易削減貨幣政策傳導的市場行為加強規範，表明資金空轉、長端利率超調仍然是央行關注點。同時，央行還要求強化預期引導，堅決防範匯率超調風險，表明穩匯率仍然是重要考量。 支撐債券市場的 核心邏輯並未動搖 展望後市，降息預期削弱與風險偏好強化下債市短期內或仍偏弱運行，利率中樞將有所上升。收益率曲線的持續平坦化或為短債帶來更高賠率，大幅下行還需等待降準落地或央行資金投放加大帶來資金面的明顯轉松。 另一方面，最新出爐的2月出口和通脹數據，都顯示需求仍待修復，外部衝擊不確定性仍大。如果需求遲遲未能恢復，資金利率可能也會迎來自髮式寬鬆，這將帶來一定的交易機會。 不同類型理財產品 在本次波動中所受影響 銀行理財產品的投資標的和結構不同，受債市波動的影響也有所差異： 現金管理類產品主要投資於短期限、高流動性的資產，受債市波動的影響較小，但收益率可能隨市場利率變化而調整。 固收類理財產品以債券為主要投資標的，債市波動會直接影響其淨值表現——尤其是久期較長的債券，對利率變化更為敏感，可能導致產品淨值短期內出現回撤。 混合類理財產品同時配置債券和權益資產，債市波動的影響相對較小，但如果債券配置比例較高，仍可能對整體收益產生一定衝擊。在當前市場波動調整的背景下，您可以根據自身風險偏好與持有的理財產品類型，做好相應的風險管理，均衡配置，找到「進可攻、退可守」的靈活姿態。 應對波動投資者 具體可以怎麼做？ 對已持有相關理財產品投資者的建議：從歷史數據來看，債券市場具有一定的周期性，短期的波動並不影響其長期的投資價值。因此，流動性需求不高的資金，在評估產品後續表現後，可考慮繼續持有，以待修復。 但如果投資期限較短，且對資金流動性要求較高，在評估產品後續表現後，若認為市場短期難以快速反彈，可考慮在合適時機贖回，避免進一步損失。 對準備投資理財產品投資者的建議：①做好風險偏好匹配如果投資者風險偏好較低，追求穩健的收益，在債市大幅調整後，雖然債券價格下跌可能帶來一定的投資機會，但考慮到市場的不確定性，仍需謹慎選擇。可以選擇一些投資於高信用等級債券、期限較短的銀行理財產品，以降低風險。②資產配置多元化可以適當配置一些含有其他類型資產的產品，如權益等，以分散單一市場波動帶來的風險。 債市調整是市場周期的正常現象，投資者需避免「追漲殺跌」，基於自身風險承受能力與資金期限保持理性和長期視角是實現財富穩健增長的關鍵。 (記者李小娟)
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