考入清華獎勵百萬 學校這樣做合規嗎
2026-03-04 05:30 6,352次浏览成都8月5日電 (記者 嶽依桐 賀劭清)2025年第12屆世界運動會(以下簡稱「成都世運會」)開幕在即，經過嚴格招募與系統培訓的8662名賽會志願者、近萬名城市志願者已全員就緒，共迎這場國際體育盛會。多位來自成都大學中國-東協藝術學院的東協留學生已陸續投入忙碌的服務工作中。 得知成都世運會招募志願者的消息後，來自印度尼西亞的張佩棋第一時間便報了名。「剛好世運會在成都舉辦，剛好我在成都留學，這次機會不容錯過。」張佩棋笑著許下三個心願：自己能夠更「E」一些，能夠與來自各個國家和地區的運動員交流，能夠交到更多中國朋友。「所有志願者是一個整體，希望通過每個人的努力，讓全世界看到我們充滿活力的精神面貌！」 近日，安吉(左)和張佩棋在成都大學校園內交流對成都世運會志願者經歷的期待。趙佳 攝 作為專攻中國國畫的研究生，來自越南的阮芳華想為世運村創作一幅水墨畫，運用中國傳統繪畫技法記錄東西方運動員與志願者們的友誼瞬間。「同時，我也期待在成都世運會結識更多好朋友，見識不一樣的新潮運動！」 「我相信這次志願者經歷一定是我青春歲月中值得銘記的回憶！」掌握寮語、泰語、英文和中文4種語言的寮國留學生安吉，期盼充分發揮自己的語言優勢，盡力幫助運動員們更好參賽。「與來自世界各地的運動員交流也能豐富我的閱歷，不論是讀書還是未來就業，都是很有益的經驗。」 從通識課程到崗位實訓，從跨文化交流到應急演練……參加志願者培訓以來，安吉不斷複習所學內容，並在網際網路上看了很多「攻略帖」。她認為，只有熟練掌握了賽場內外的種種細節，才能更有效地為賽事貢獻自己的力量。此次成都世運會，這位21歲的少女還有一個小小心願：「希望能遇到來自寮國的運動員，我想和他們交流並分享我在中國的留學生活。」(完)
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)
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