烏總統稱無需中國保障 盧卡申科駁斥
2026-02-27 12:10 2,793次浏览成都8月12日電(賀劭清 曹惠君)電子科技大學12日對外發布稱，該校團隊研發出一款新型具備高機動性與強穩健性的「電子蟑螂」軟體微型機器人。這款機器未來應用前景非常廣泛，有望在災害救援、管道檢測、偵察監聽等隱蔽狹小空間作業場合大顯身手。 「電子蟑螂」機器人實物圖，大小與一枚硬幣相當。電子科技大學 供圖 這款機器人個頭小，重約1克、長約2釐米，只有一個硬幣大小。它還跑得快，行走直線速度可達9.6釐米/秒，一秒內可實現原地轉彎280度。同時，它還特別靈活，就算從高處跌落被迫「翻了個身」，也能繼續爬行。它還能夠承載相當於自身重量900倍的壓力，120斤的人踩上它，依然能夠毫髮無傷地回彈復原。 從外形上看，「電子蟑螂」機器人更像一張四方桌。「桌面」似綠色的方片，實則是由柔性壓電材料製成的驅動器，相當於「蟑螂」的「人工肌肉」，調控著它的行動軌跡。與「人工肌肉」平行的下方框架上，分布著電池、控制電路、傳感器等部件，憑藉直徑只有頭髮絲四分之一的細線和「人工肌肉」相連。操作人員通過手機藍牙發送信號至電路板，就能遠程給機器人下達行動指令。 電子科技大學機器人研發團隊。電子科技大學 供圖 在演示視頻中，「電子蟑螂」能夠在平面上靈活完成前進、後退、轉彎等一系列動作。支撐其複雜運動軌跡的，僅是單獨一片薄薄的「人工肌肉」。這背後的設計原理，正是這款機器人的核心技術難題。這一設計靈感，來源於團隊一次偶然的發現。當時研發團隊正在做機器人運動實驗，突然注意到重量較輕的機器人，會隨著身上部件振動頻率的不同，作出超出設計預想的爬行方向，例如突然前進、後退或轉彎。 從頻率影響運動軌跡的現象發現，到相關理論提出，再到實驗驗證得出計算公式，電子科技大學團隊共花費了兩年多的時間。該「電子蟑螂」區別於其他同類型微型機器人的最大優勢，就是僅靠調節單個驅動器的頻率，便實現了靈活控制腿部末端運動軌跡的形狀、方向與傾斜角度。 此外，這隻「電子蟑螂」還可同時適應水陸運動的「兩棲」機器人。當它處於水中時，四條腿就變成了「船槳」，受水的阻力運動變緩，但基於不同的頻率依舊能展開水面可控滑行。(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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