情緒價值如何重塑新消費生態
2026-03-07 06:50 2,345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)
空氣品質與百姓生活息息相關。習近平總書記指出，還老百姓藍天白雲、繁星閃爍。黨的十八大以來，大氣汙染治理跑出中國加速度，日益增多的藍天白雲，給百姓帶來實實在在的幸福感。今天(8月10日)的《感知生態之變》，讓我們一起來看這場「藍天保衛戰」帶來的變化。 霧霾少了 鋼鐵廠綠意蔥蔥 蕩鞦韆，餵大鵝，誰會想到，這是在邢臺的一家正在生產的鋼鐵廠裡。每到周末，大批遊客的到來讓廠門口的小超市都跟著紅火了起來。 超市店主 張紅云：飲料、冰棍，小朋友的玩具賣得可好了，以前我們這人都不願來，空氣都嗆人。 空氣，曾經是邢臺深深的痛。2013年，在全國74個重點監測城市中，邢臺排名倒數第一。 這是當時，環境監測衛星拍到的德龍鋼鐵廠，霧霾最嚴重的時候幾乎看不出廠區輪廓。而如今，卻是清晰可見，綠意蔥蔥。 鋼鐵行業的變化，只是中國打贏藍天保衛戰的一個縮影。 為了還藍天給百姓，國家相繼展開大氣汙染防治行動、打贏藍天保衛戰三年行動和空氣品質持續改善行動，2013年以來，重汙染天數減少超過90%，中國成為世界上空氣品質改善速度最快的國家。 藍天在增多 空氣中都是花草樹木的芬芳 藍天在增多，空氣裡的氣味也在發生著變化。清華大學研究團隊用嗅覺可視化技術，還原出了氣味的變遷過程。 清華大學未來實驗室嗅覺計算研究組群負責人 路奇：10年前我們經常能聞到煤煙味，這是PM10這種顆粒物的含量非常高。還有像燒焦的火柴頭味、消毒水味，這是屬於二氧化硫、二氧化氮的含量很高。十年間，這些汙染物含量大幅下降。現在不僅聞不到這些難聞的氣味，同時我們在做實驗的過程中會越來越多地檢測到蒎烯、檸檬烯等化合物，這些是屬於花草樹木所散發出來的芬芳。 空天地一體化 上億條數據展現精準治理 氣味變遷的背後，是中國空氣治理越來越精準的腳步。 在北京，一張精密的空天地一體化「感知網絡」，將3000多條路網、20萬輛重型柴油車、2000多個工地、上千家涉氣企業納入監測，每天匯集上億條數據展開精準治理。 北京市生態環境局大氣環境處處長 謝金開：這些年，北京PM2.5的年均濃度已經從每立方米近90微克下降到30.5微克，但是想再進一步改善，需要0.1微克、0.1微克地去摳，抓住每一點改善的可能性。 我們對339個城市十年間發布的空氣數據進行分析，發現每立方米空氣中的PM2.5減少了將近40%，隨之而來的，每個城市的藍天平均數增長了22天。 如今的中國，藍天白雲已不再是奢望，人們從天津的樓頂可以直接遙望北京CBD。在成都的家門口就能拍到200公裡外的雪山美景。各地公布的觀星點位比2016年增加了20倍。 北京市民：現在藍天白雲不是新鮮事了，要趕上霧霾天那才是新鮮事。 北京市民：原來就是看見藍天就想拍照，現在可不是了，有晚霞、彩虹，我們才拍照。空氣好了，我們審美都提高了。
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