險勝韓國，中國男籃時隔十年重返亞洲杯四強
2026-03-11 02:49 3,682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)
核心閱讀 近日，農業農村部會同水利部、生態環境部、交通運輸部聯合發布的《長江流域水生生物資源及生境狀況公報(2024年)》顯示，長江流域水生生物資源恢復態勢總體向好，完整性指數持續提升。要繼續加強長江珍稀瀕危物種保護，加大拯救行動措施力度。 《長江流域水生生物資源及生境狀況公報(2024年)》顯示，長江水生生物資源恢復態勢總體向好，2024年，長江幹流單位資源量為2.3千克，比2023年上升9.5%；物種多樣性水平穩步回升，2021年至2024年，長江流域累計監測到土著魚類344種，種類數比禁漁前(2017年至2020年)增加36種；棲息生境總體穩定，2024年，長江幹支流水質評價總體為優，Ⅰ—Ⅲ類水質斷面佔98.6%，比2023年上升0.1個百分點。針對長江禁漁後水生生物資源及生境恢復成效，有關專家進行了解讀。 長江部分重點保護物種數量上升，赤水河水生生物保護工作取得良好成效 重點保護物種方面，長江江豚分布範圍呈現進一步擴散趨勢，斑塊分布狀況趨於緩解，部分重點保護物種數量上升，新監測到長鰭吻鮈、紅唇薄鰍等2種國家二級重點保護物種，近30年來首次監測到胭脂魚自然繁殖。經濟魚類方面，四大家魚(青魚、草魚、鰱魚、鱅魚)在長江中遊監利斷面卵苗資源量是禁漁前2020年的6.2倍。此外，首次在宜昌和監利江段發現一定規模的䲘產卵場、在赤水河赤水市江段監測到鰻鱺。 赤水河是長江上遊珍稀特有魚類國家級自然保護區的重點區域，對於構建長江上遊生態安全屏障具有重大意義。 2017年開始實施全面禁漁以來，赤水河不同江段水生生物多樣性持續穩步提升，整體資源量明顯增加，2021年至2024年累計監測到土著魚類117種。珍稀特有魚類物種數和資源量維持在較高水平，水生生物完整性指數連續3年穩定在「良」等級。 近年來，農業農村部指導貴州、四川、雲南建立土著魚類良種繁育場，突破裂腹魚、斑鱯、鱸鯉、雲南光唇魚等土著魚類人工繁育技術。「十四五」期間，赤水河流域三省共放流珍稀土著魚類663萬尾，有效補充土著魚類野外種群資源。在赤水河幹流開展長江鱘自然繁殖試驗，通過局部水域生境改造，成功監測到人工放流長江鱘產卵行為並孵化出苗。 同時，赤水河流域實施幹支流連通修復工程。截至2024年12月底，赤水河流域基本恢復了銅車河、白沙河、古藺河和大同河等一級支流自然連通，中華倒刺䰾、白甲魚等珍稀魚類重新進入支流攝食繁殖，不同區域的魚類物種數量和資源量均明顯增加。 長江天然水域的魚類資源和多樣性仍在緩慢恢復階段 有媒體報導，長江部分水域出現魚類大量聚集，顯得「魚多了」。經過觀察研究，魚類大量聚集僅是局部水域的特定現象，不能代表長江流域水生生物多樣性已經恢復。 出現魚類大量聚集現象主要有三種情況：一是在閘壩、河灣、河口等水域，一些魚類因洄遊、索餌、繁殖、水文條件吸引等習性驅動，在特定時間會出現應激性聚集；二是在少數封閉型湖泊水庫，前期增殖放流或上遊來水導致養殖「逃逸」的四大家魚存活率上升，數量增加，個體規格增大；三是長期投餵引發「馴化效應」，在無捕撈威脅環境下，人們長期在局部水域投餵形成穩定食物源，野生魚對人類活動警惕性降低，長期駐留岸邊覓食導致魚類大量聚集。 目前，長江天然水域的魚類資源和多樣性仍在緩慢恢復階段。中華鱘、長江鱘等珍稀瀕危旗艦物種保護恢復速度緩慢，還有相當一部分土著魚保護的關鍵技術尚未突破。儘管禁漁以來新增監測到36種土著魚類，但是歷史上曾經分布的443種魚類中，還有99種沒有被監測到。 從生物機理看，水域捕撈壓力消除後，一些生命周期短、繁殖快的低營養級魚類資源首先較快恢復、個體規格增大，通過食物鏈為較高營養級魚類、鳥類提供食物，此後，不同營養級魚類種群和群落結構通過自我調節不斷優化，最終達到生物多樣性水平更高、群落結構更穩定的新平衡狀態。 青海湖的禁漁實踐也充分證明，魚類資源恢復是個長期的過程。青海湖自2001年開始全面禁漁至今已24年，但是魚類資源恢復還是比較緩慢，僅達到歷史上的1/3，目前仍需全面禁漁。 加強長江珍稀瀕危物種保護，需優化升級珍稀物種拯救行動計劃 中華鱘、長江鱘、長江江豚是長江的旗艦性物種，也是反映長江生態系統健康狀況的重要指示物種。 農業農村部持續落實拯救行動計劃，取得一定成效。今年已放流97萬尾中華鱘，根據監測結果推算，其中361尾超聲波標誌的個體已有超過60%到達長江口，在上海、浙江、江蘇等省市多處海域監測到中華鱘分布，野外資源補充成效顯著。長江江豚種群數量呈現出持續穩定的態勢。在長江幹流和赤水河幹流實施長江鱘天然水域產卵場改造與自然繁殖試驗，成功監測到繁殖，長江鱘野外種群重建邁出關鍵一步。 然而，受多種因素影響，當前珍稀瀕危物種種群恢復緩慢，物種生存危機遠未解除。中華鱘已連續8年未監測到自然繁殖，2024年到達葛洲壩下的成魚數量僅為10尾；野外監測到的長江鱘均為人工放流個體，長江珍稀瀕危物種保護形勢依然嚴峻。 為加強長江珍稀瀕危物種保護，需優化升級珍稀物種拯救行動計劃，加大拯救行動措施力度。例如，持續擴大中華鱘人工保種和增殖放流規模，開展中華鱘「江—海—江」仿生活史接力保種；組織相關省份及時排查清理水下殘存網片、魚線、錨鉤等潛在威脅物；深入推進長江鱘產卵場修復和自然繁殖試驗，推進恢復種群自我維持能力等。 《 人民日報 》
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