中國—阿拉伯國家「網際網路+醫療健康」交流合作平臺啟動
2026-02-21 12:49 9,923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)
西安8月10日電 題：從戲臺到「豎屏」 秦腔轉身成西安微短劇產業新亮點 作者 楊英琦 當戲臺上的彩腔慢板凝練成手機屏裡的驚鴻一「嗓」、彩繪臉譜化為素雅漢服下的眉目傳情、「短劇裡面居然聽到戲腔」的驚嘆撞上「秦腔一次大膽創新」的歡呼……西安三意社創作中心主任張崇學看著評論區裡秦腔老戲迷與「Z世代」新觀眾的罕見同框，指尖輕叩屏幕笑道：「藝術沒有邊界，是千變萬化的。」 作為秦腔經典劇目，《火焰駒》是百年秦腔劇社三意社的「看家戲」，早在1958年就作為秦腔電影風靡中國。時隔六十餘年，這部經典從銀幕到豎屏，再次成了秦腔開拓新路的「先鋒」。 「不少人都是短視頻的忠實用戶，年輕人更是對這類輕量化內容有著高關注度與接受度。」張崇學回憶道，「躲不開」海量短視頻的衝擊，他與同事靈機一動，「躲不過就加入，把百年老戲改個『輕巧身段』，說不定哪一聲就唱進年輕人心裡了」。 原版三小時的舞臺劇被濃縮為20段精華唱段，每段時長控制在40秒左右；打破傳統單線敘事，以「權謀主線+愛情支線」的複合結構重塑劇情；用面部特寫鏡頭替代傳統哭腔，強化情感衝擊——據此部微短劇導演陳淑玲介紹，為符合微短劇「短、平、快」的傳播特性，主創團隊在改編這部秦腔經典時，從藝術形式轉換、敘事節奏重構、年輕化表達等方面進行了創新探索。 由秦腔劇目《火焰駒》改編的微短劇拍攝現場。(受訪者供圖) 「我們將戲曲唱腔降調，削弱嘶吼感；配樂融合影視原聲，壓住秦腔中傳統樂器的刺耳；日常戲份改為接近念白的低吟。」該劇編劇劉戈兵向記者介紹，在強調沉浸感和生活化的微短劇裡，既要保留秦腔特色，又要新觀眾易於接受，主創團隊下了不少功夫，但大家都認為值得：「秦腔的『魂』在韻味，不在音量。」 不負創作團隊的期待，由秦腔經典劇目《火焰駒》改編的微短劇以豎屏形式上線。上線首日，該網絡平臺客戶端熱度值突破1300萬。 張崇學表示，「便利」是微短劇的最大特點。「年輕觀眾不用專門跑劇場，手機隨時看。兩三分鐘一個小故事，也符合當代青年看視頻的習慣。新觀眾先被輕鬆『種草』，才有可能深入了解傳統。」此外，微短劇的製作成本小、周期短，從籌備到拍攝結束只需一至兩個月。 微短劇拍攝現場，導演陳淑玲向演員「說戲」。(受訪者供圖) 近年來，西安微短劇產業蓬勃發展。《中國微短劇行業發展白皮書(2024)》顯示，全國每100部微短劇中約有60部誕生於西安。 「我們認為，要將這一新形式常態化發展，深厚的傳統文化元素是根基。它能賦予作品持久的生命力，避免潮流快速『退潮』。因此，推動經典戲曲等傳統文化與微短劇融合是必要的創新，也是實現內容多元化與產業可持續發展的雙贏之路。」陝西西影數碼傳媒科技有限責任公司劇集中心總製片人陳斌介紹，作為此部微短劇的製作方、出品方之一，該公司積極踐行「微短劇+文化內核」的創作思路，未來計劃持續深耕非遺傳承、鄉村振興等多元題材。 「秦腔的烈焰，燒穿的是傳統與當代的次元壁，更點燃了文化自信的火種。」劉戈兵認為，當百年戲文被「Z世代」的指尖喚醒、傳統文化在豎屏中煥發新生，文化傳承的主動權正從「搶救性保護」轉向「創造性徵服」。在他看來，傳統文化不會過時，只是在等待被這個時代重新點燃。(完)
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