科技賦能新技術 重新定義好房子
2025-11-08 14:45 9,429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)
三明8月9日電 (梁夢婷 施振強)眼下正值暑假，福建省將樂縣體育中心遊泳館內，水波激蕩。泳池邊，教練李雅茹正耐心指導隊員拉伸關節；泳池中，少年們如遊魚般穿梭，強勁的力道推開層層水波。 將樂曾舉辦2023年蹼泳世界盃黃金總決賽。將樂縣融媒體中心供圖 中國國家蹼泳隊教練池騁與妻子李雅茹均為國家蹼泳隊退役隊員，正是看中了將樂濃厚的運動氛圍與宜居的生態環境，他們選擇紮根這裡，成為將樂遊泳隊教練。 「目前遊泳隊和蹼泳隊共有90名運動員，其中曾楊涵已入選國家隊，即將徵戰全國蹼泳錦標賽。」池騁介紹，隊員們正全力備戰2025年福建省青少年遊泳錦標賽，為明年省運會儲備種子選手。 日復一日地雕琢，讓將樂水上項目成績持續飛躍。遊泳隊隊員林語晨從三年級開始在此訓練，近7年的堅持讓她的蹼泳成績達到國家一級運動員標準。「在教練的帶領下，我會繼續努力，爭取更好的成績。」她的話語中充滿朝氣。 以暑期集訓為序章，將樂縣少體校的創新實踐徐徐展開。近年來，學校打破傳統體校育人機制，構建起「體校專職教練+全縣學校教師協同+專業俱樂部深度合作」三位一體的多元融合模式，實現體育資源的深度整合與優勢互補。 戴星散打搏擊俱樂部的加入，正是多元協作育才的範本之一：2025年三明市少年兒童武術散打錦標賽上，將樂代表隊以4金3銀、團體總分第一的優勢登頂，讓散打成為這座小城的一張閃亮名片。 「俱樂部現有73名學員，年齡從5歲到成年不等。」將樂縣武術散打、搏擊格鬥俱樂部教練戴燕松表示，拿下全市團體第一隻是起點，接下來還要衝擊全國賽事，為三明爭光。 多元融合的深層邏輯，在於盤活資源生態。將樂縣在精耕舉重、遊泳等傳統強項的同時，積極依託社會力量拓展武術、攀巖、滑板等新興領域，並與三明學院體育與康養學院合作共建實踐教育基地，藉助校地優勢，共同開發將樂特色體育教學實踐課程。 同時，將樂縣通過政策扶持引進高水平運動教練，目前已有10名高水平運動員加盟，覆蓋遊泳、摔跤、賽艇、光電射擊等關鍵領域。2024年，僅將樂縣少體校收穫各級賽事獎牌92枚，用優秀成績印證體教融合之路的可行性。(完)
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