「藿香美式」提神又醒腦？ 上合峰會新聞中心「暢銷」草本咖啡到底啥味
2025-11-21 08:36 4,871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)
長春8月5日電 (李彥國 高龍安 譚偉旗)從白城驅車前往松原，一路上最為獨特的風景便是成排的風力發電機組和光伏組件，它們與藍天、大地共同融合為一幅「綠色」的畫卷。 數據顯示，截至6月底，吉林省發電裝機容量4880.94萬千瓦，同比增長9.62%。其中，水電、風電、光伏發電、生物質和垃圾發電等可再生能源裝機3120.53萬千瓦，同比增長15.79%，佔總發電裝機比重的63.93%。 從「一煤獨大」的能源結構到「風光氫儲」多元並進，吉林省將白山松水間的資源優勢轉變為綠色動能。 吉林省能源局副局長張慧星近日接受記者採訪表示，該省在建、擬建和謀劃推動的綠色合成氨、綠色甲醇和綠色航煤項目數量和產能均位居全國前列，併入選全國氫能平臺首批5個試點省份之一。 國家電投大安風光制綠氫合成氨一體化示範項目的中控室。譚偉旗 攝 7月15日，由上海電氣集團建設的洮南市風電耦合生物質綠色甲醇一體化示範項目竣工投產，標誌著全國首批規模化綠色甲醇順利產出；7月26日，國家電投大安風光制綠氫合成氨一體化示範項目投產，並以年產18萬噸綠氨的產能成為全球最大規模的一次性投產綠色合成氨單體項目，預計年減碳65萬噸。 張慧星表示，吉林省能源產業出現了三個重要轉變，即實現了從傳統能源保底向新能源發揮牽引作用的轉變；從新能源基地建設向全產業鏈延伸，帶動新能源裝備製造業協同發展的轉變；從新能源單體項目向關聯產業耦合發展。吉林省東中西部打造了10個省級統籌綠能產業園區。 在中能建松原氫能產業園項目地，施工車輛往來穿梭，高大的白色儲罐立於一馬平川之上。據介紹，項目新能源部分風機吊裝和氫氨醇化工部分儲罐等設備安裝都已進入尾聲，預計今年九月底可以投產。 同樣預計在下半年投產的還有位於白城的中廣核吉西基地魯固直流10萬千瓦光熱項目。該項目採用「光熱+新能源」的創新模式，是東北地區首座光熱電站，也是中國高緯度地區塔式光熱技術的首例實踐。建成投產後，平均每年可提供1.8億千瓦時清潔電能。 「吉林省推動能源綠色低碳轉型，具有『三新一強』特徵，即新的能源結構、新的能源形態、新的產業體系和堅強低碳供應鏈，新型能源體系正加速形成。」張慧星表示，吉林省正積極穩妥推進能源綠色低碳轉型，確保重點工程取得預期進展，為經濟發展提供更加清潔、低碳、安全、高效的能源保障。(完)
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