報告調查大學生AI使用：學術爭議困擾凸顯
2025-11-03 09:08 1,794次浏览烏魯木齊8月12日電 (王富傑 呂燕軍)12日，隨著最後一方混凝土澆築完成，中鐵三局承建的新疆伊犁河三橋主橋順利合龍，距離年內通車目標更近一步。 伊犁河三橋主橋造型獨特，是國內首座三塔四跨「O」形矮塔斜拉橋。王富傑 攝 伊犁河三橋地處伊寧、可克達拉、察布查爾三地交界中心地帶，起點位於霍爾果斯經濟開發區伊寧園區，跨越伊犁河，終點位於察布查爾錫伯自治縣溼地公園，全長2.86公裡，按雙向四車道一級公路兼城市主幹道標準建設，設計時速60公裡。 伊犁河三橋主橋造型獨特，是國內首座三塔四跨「O」形矮塔斜拉橋，技術複雜，施工難度高。主橋中塔高51米，兩側邊塔高50米，相當於17層樓高度，均為下部C50混凝土結構、上部「O」形鋼結構索塔，其中鋼結構索塔由8種類型節段拼裝，最重節段94.7噸，約為60輛小轎車的重量。 據了解，將如此重的鋼節段嚴絲合縫拼接起來，誤差控制在毫米級是施工的關鍵控制點，項目運用三維可視化技術，進行「模擬彩排」，精準還原主塔搭建全過程，確定最佳拼裝方案，並在拼裝中引入三維千斤頂進行微調，配合高精度全站儀全過程監測，確保精準對位。主橋施工中還涉及「富水卵石土地區大直徑超長樁基施工」「大體積混凝土承臺一次性澆築」「空間雙曲面斜拉索體系精準定位」「變高度單箱三室寬截面主梁施工」等多個難題，項目經理部科學謀劃、精心組織，不斷優化施工方案、強化科技賦能、合理配置人員機械等生產要素，保障了工程各個節點目標，實現了主橋順利合龍。 伊犁河三橋是連接霍爾果斯經濟開發區伊寧園區與察布查爾錫伯自治縣的重要過河通道。呂燕軍 攝 伊犁河三橋是連接霍爾果斯經濟開發區伊寧園區與察布查爾錫伯自治縣的重要過河通道，通車後兩地車程將縮短近1小時，同時串聯起霍爾果斯市、伊寧市、察布查爾錫伯自治縣、昭蘇縣等區域，助力特色農產品外運以及旅遊環線的形成，為構建新疆伊犁河谷快速交通網、促進「兩霍兩伊」一體化發展、助力「一帶一路」核心區建設注入新動力。(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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