雲南怒江大雨引發泥石流 有人員傷亡 受災群眾緊急撤離
2025-11-15 23:36 2,917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)
商場裡，年輕人圍在潮玩櫃檯前挑選盲盒；寫字樓旁的療愈館內，上班族正體驗著芳香SPA；社交平臺上，玩家們分享著金屬玩具的改裝心得。這些看似分散的消費現象，實則指向同一個趨勢——情緒消費正在成為市場增長的新引擎。據《經濟日報》報導：從泡泡瑪特的潮玩熱銷，到老鋪黃金的文化賦能，再到療愈服務的興起，情緒價值正從消費市場的邊緣走向核心。 情緒消費的崛起絕非偶然，而是社會經濟發展到特定階段的必然產物。回顧歷史，上世紀的家庭「四大件」主要滿足人們的基本生活需求，而今天的潮玩、療愈服務則直指現代人的精神訴求。淘寶平臺「娃圈」商品成交同比增長超50%的數據，療愈服務搜索量激增428%的現象，都在訴說著同一個故事：當代消費者正在通過購買行為來應對孤獨感、壓力和焦慮等情緒問題。年輕人購買棉花娃娃，除了被其可愛造型吸引，更看重它提供的情感陪伴功能。這種消費行為的轉變，清晰地標誌著我們的社會正在經歷從「物質滿足」向「精神滿足」的重要升級。 情緒消費帶來的不僅是市場規模的擴大，更催生了全方位的產業創新。泡泡瑪特海外收益激增475%的亮眼表現，老鋪黃金成功將傳統文化與現代設計相融合的案例，以及EDC玩具巧妙融入國風元素的嘗試，都充分證明情緒消費正在推動產品設計走向文化回歸與技術迭代的雙重變革。現代商家已經超越簡單的商品售賣，轉而構建完整的情感生態系統——從為玩偶配套設計的娃衣、展示盒到安全座椅，從療愈SPA延伸出的冥想課程到配套產品，產業鏈的持續延伸使得情緒價值轉化為可量化、可複製的商業模型。這種創新不僅極大豐富了市場供給，也為傳統文化找到了與現代生活接軌的表達方式。 然而，情緒消費的快速發展也暴露出一系列問題。電商平臺上，各類主打情緒價值的商品琳琅滿目，價格跨度從幾元到數萬元不等。線下情緒服務項目銷量亮眼，但個人信息洩露、從業人員專業素質參差不齊、價格不透明、虛假宣傳誘導消費等亂象時有發生。例如，部分「療愈服務」誇大療效，宣稱「一次冥想治癒抑鬱症」。更值得警惕的是，盲盒的成癮機制設計、療愈服務的虛假承諾等現象，不僅直接損害消費者權益，擾亂了市場秩序，從長遠來看也會削弱市場的健康發展潛力。這些都提示我們，情緒消費在快速發展的同時，也需要建立相應的規範體系。 要確保情緒消費持續發揮積極作用，需要多方共同努力。首先，行業內部應儘快建立科學分類標準與效果評估體系，嚴格區分娛樂性產品與醫療性服務，杜絕任何形式的虛假宣傳。其次，電商平臺需要加強數據監管，優化算法推薦機制，避免過度放大消費者的衝動購買傾向。最後，消費者自身也需保持理性認知，明確情緒消費只是調節生活的一種方式。 面向未來真正的挑戰在於：如何讓情緒消費在規範發展中持續釋放「悅己能量」，避免淪為資本逐利的新工具。這需要商家堅守產品初心、平臺履行監管責任、監管部門完善制度保障、消費者保持理性判斷。只有當消費既能滿足物質需求，又能滋養心靈，社會才能實現真正意義上的高質量發展。這種平衡與和諧，正是情緒消費可持續發展的關鍵所在。(皖中客)
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