我國在用算力中心機架總規模達1085萬標準機架
2026-01-30 17:30 3,147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)
成都8月11日電 (賀劭清 杜成)成都世運會的賽場上，激情與汗水交織。而在光環之外，一群「世運守護者」的專業與溫度，正悄然書寫著跨越國界的感動篇章。 8月8日，2025年成都世運會棍網球比賽現場。 記者 田雨昊 攝 近日，成都世運會一場六人制棍網球比賽結束後，兩名愛爾蘭運動員因身體脫水出現不適。在隊醫Allyson的陪同下，他們迅速來到場館固定醫療保障點尋求幫助。 情況緊急，駐場醫生立即展開專業處置，為運動員進行補液治療。緊張的一小時裡，醫護人員不僅精準施治，更用溫暖話語緩解運動員的焦慮。「我們邊治療邊聊比賽，真心為他們在場上的拼搏精神點讚。」場館醫療主管彭毅回憶。在專業治療和暖心關懷下，運動員蒼白的面色重現紅潤，不適感顯著消退，狀態快速恢復如常。 這高效而溫暖的救治過程，深深打動了全程陪同的愛爾蘭隊隊醫Allyson。她走到服務臺，翻開意見簿，在扉頁留下了發自肺腑的感言：「非常感謝你們為愛爾蘭代表團提供支持，我們非常感謝你們的親切關懷和樂於助人的精神。」 外國隊醫把「意見簿」寫成了「感謝信」。 成都世運會執委會供圖 「能得到國際友人的認可，我們感到無比欣慰和自豪！」彭毅介紹，成都七中東部學校場館是成都世運會成都東部新區賽區運行時間最長的場館，從8月5日訓練賽到17日比賽結束，中間僅有1天轉場間隙。面對如此高強度的保障需求，醫療點配備了18位精兵強將，涵蓋內科、外科、急診科、心血管專科等核心科室，其中更有4位經驗豐富的副主任醫師坐鎮，堪稱一個微型「移動醫院」。 意見簿的第一頁不見批評與建議，唯有跨越國界的信任與溫情。賽場上，運動員們奮力拼搏，盡顯國際賽事的競技風採；賽場之外，醫護工作者憑藉專業技術和溫情關懷，為來自世界各地的運動健兒構築起最堅實的健康防線，共同譜寫出成都世運會的精彩篇章。(完)
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