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2026-01-23 05:23 4,395次浏览8月11日電 據國家市場監管總局網站消息，為深入貫徹落實國家公共安全標準化戰略部署，進一步夯實消防安全基礎，提升公共安全保障能力，市場監管總局(國家標準委)近期批准發布一批消防領域強制性國家標準，覆蓋消防管理、火災探測報警、消防器具配件、防火塗料等重點領域，為防範化解火災風險提供更堅實的技術支撐。 其中，《重大火災隱患判定規則》吸取火災事故教訓，豐富重大火災隱患判定要素，通過前移火災防控關口，推動築牢消防安全底線。 《公眾聚集場所投入使用營業消防安全檢查規則》規範了檢查總體要求及資料審查、實地檢查、綜合評定等全流程要求，為消防救援機構加強消防執法規範化建設提供助力。 《可燃氣體報警控制器》強化智能監測功能，新增消防控制室圖形顯示裝置通信要求，適配建築消防安全管理信息化、智能化需求。 《消防泵》規定了消防泵最大軸功率、葉輪平衡試驗等技術要求，細化了深井消防泵組結構要求，保障消防供水可靠性。 《櫃式氣體滅火裝置》優化了最大充裝密度和安全洩放參數等性能指標，增加了智能化監測部件，有助於提升裝置的兼容性和信息化水平。 《混凝土結構防火塗料》明確了塗料耐火性能技術要求，解決了塗料的部分應用場景性能指標缺失問題。 本批消防領域強制性國家標準的批准發布，將進一步推動消防產品質量提升和技術創新，助力提升全社會消防安全治理現代化水平，為消防救援工作提供更科學的技術支撐。 市場監管總局(國家標準委)將進一步聯合國家消防救援局等部門持續推進消防標準與產業發展、技術創新的深度融合，強化標準實施監督，以高標準引領社會消防治理體系和治理能力現代化發展，切實守護人民群眾生命財產安全。
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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