習語｜「人生能得幾次搏」
2026-01-22 11:25 1,624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)
南昌8月14日電 題：在梅汝璈故居回望東京審判：「斷不使戰爭元兇逃脫法網！」 記者 李韻涵 「在遠東國際軍事法庭上，梅汝璈力爭將7名日本甲級戰犯判處死刑，他為死難者同胞討回血債。」在江西省南昌市青雲譜區的梅汝璈故居，梅汝璈後人梅庭軍向參觀者講述著近80年前遠東國際軍事法庭東京審判的情景。 1945年8月15日，日本宣布無條件投降；次年，東京審判拉開帷幕。審判持續了兩年多，開庭818次、判決書超過1200頁。面對死難者同胞，參與這場審判的中國法官梅汝璈立誓：「斷不使戰爭元兇逃脫法網！」 圖為位於江西省南昌市青雲譜區的梅汝璈故居內的梅汝璈雕像。劉思偉 攝 「東京審判並沒有想像中那麼容易，在開庭預演時，庭長將中國的座次排在了英國之後。」站在梅汝璈的法袍前，梅庭軍向記者介紹了當時的「座位之爭」。 「梅汝璈在庭上表示，如果只是個人座位問題，自己不在意，但各位法官代表了各自的國家；而且，在這次戰爭中，中國受日本侵害最烈、抗戰時間最久。」最終，法官座次依照日本投降時各受降國的籤字順序安排。 對日本戰犯如何量刑，成為東京審判庭審時的最大爭議之一，一些來自未遭受日軍侵略國家的法官不贊成死刑。 面對不同的量刑建議，梅汝璈以智慧、勇氣和學識據理力爭。經過投票，法庭以6比5的微弱優勢判處東條英機、土肥原賢二、松井石根等7名日本甲級戰犯絞刑。同時，梅汝璈主張在判決書中單設一章對南京大屠殺予以說明，獲得了法庭的同意。 圖為位於江西省南昌市青雲譜區的梅汝璈故居外景。劉思偉 攝 「我不是復仇主義者，我無意於把日本軍國主義欠下我們的血債寫在日本人民的帳上。但是，我相信，忘記過去的苦難可能招致未來的災禍。」在故居內牆展板的顯著位置，書寫著這段出自梅汝璈一篇文章中的話語，許多參觀者會在此駐足沉思。 1904年，梅汝璈出生於江西省南昌市青雲譜區朱姑橋梅村，在清華學校(清華大學前身)畢業後赴美留學，先在史丹福大學學習，後入芝加哥大學法學院專攻法學。作為梅汝璈的第四代後人，梅庭軍經常到故居為大家義務講解東京審判的歷史，持續至今已經十二載。 梅庭軍說，「在梅村，老人們會時常講起梅汝璈的事跡，我也一直和梅汝璈的其他親屬保持聯繫，儘可能掌握更多詳實的史料，以便幫助大家進一步了解這段歷史」。 「正如梅汝璈當年提醒人們不要忘記過去的苦難，我講解這段歷史就是為了讓大家銘記那些苦難，更要珍視我們現在來之不易的和平。」梅庭軍說，抗日戰爭是有硝煙的戰場，遠東國際軍事法庭可謂沒有硝煙的戰場，都凝聚著無數先輩的奮鬥與犧牲，正是他們共同鋪就了如今的和平之路。 「看過後感覺很震撼，心情難以平靜，沒想到戰爭結束後還有一段這樣跌宕起伏的歷史。」在故居內參觀的南昌市民熊建平對記者表示，這段歷史應該被更多人知道。 自2013年梅汝璈故居免費對外開放以來，已接待觀眾超10萬人次。近年來，根據「修舊如舊」的原則，當地政府多次對梅汝璈故居內外進行了修繕。如今，故居所在的朱姑橋梅村將煥新升級成為南昌市又一旅遊目的地，相信未來會迎來更多前來了解這段歷史的參觀者。(完)
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