東北華北等地警惕強對流天氣 今日貴州廣西等地有強降雨
2025-12-04 14:20 3,375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)
在希臘北部色雷斯，風從愛琴海吹來，穿過山脊。入夜時分，希臘每330盞燈中，就有一盞由這股風點亮。 由中國企業主導的風電項目，已在色雷斯建成四座風電場。年均發電量可覆蓋3萬餘戶家庭，減少的碳排放，相當於種下了36萬棵樹。 這只是中歐綠色合作的一個縮影。 還有更多類似項目正在歐洲大陸鋪開——從南歐的光伏矩陣，到北歐港口的環保運輸船，再到中歐班列沿線的綠色中轉站，中歐能源合作已遍布能源、交通、製造等領域，不受「脫鉤斷鏈」雜音幹擾，越來越多的務實探索正在展開。 資料圖：葡萄牙的一座太陽能發電場。 這種合作的價值，體現在多個維度。 首先是技術共進與互補創新。 中國是全球最大的清潔能源設備製造國，具備完整的產業體系和供應鏈協同能力；歐洲則在可再生能源研發、標準制定等方面領先全球。中歐在不同領域各展所長，共享技術進步。 在法國南部的卡達拉舍，中核牽頭組建中法企業聯合體，承擔「人造太陽」國際熱核聚變實驗堆(ITER)的組裝起吊任務。在葡萄牙市場，約85%的太陽能電池板來自中國，並獲得本地頂級質量認證。工程、標準、質量，在現實中一步步打磨出合作的邊界與厚度。 今年4月，中歐雙方籤署《綠色科技合作備忘錄》，三年內計劃在氫能、儲能、碳捕集等六大領域共同投資150億歐元，打造全球最大的跨國綠色技術研發聯盟，預示將勾勒出一張長期合作的網絡圖。 雙方產業發展進程也深度耦合。 過去二十年，中歐在綠色產業鏈和供應鏈領域展開深度合作，從最初的「買賣關係」逐步延展為「共建體系」。 比亞迪選擇在匈牙利設立整車工廠、研發中心及區域總部，背後是整條新能源鏈條在當地的重組與升級。遠景科技則在西班牙參與零碳氫能產業園共建，相關成果將被用於工業、航海和航空等多個領域。 在共建模式下，綠色製造不再只是市場布局，更成為中歐工業體系的再連接，還延伸至社會層面。 烏克蘭危機爆發後，歐洲家庭能源開支大幅上升。一批來自中國的小型風機與儲能產品快速進入當地市場，解民眾燃眉之急時，也有力回擊了部分西方政客大肆炒作的所謂「中國產能過剩」和「不公平競爭」論調。 與此同時，當地對中國企業的認知在悄然變化。 在匈牙利，寧德時代、比亞迪、蔚來等企業共計提供了約3萬個就業崗位，不少項目還配套設立培訓中心或與當地高校建立合作機制。這種「軟連接」，不只是就業和技術交流，更逐步塑造著中企「共建者」的形象。 近日，中國—歐盟領導人會晤在北京舉行，雙方發表了《中歐領導人關於應對氣候變化的聯合聲明》，著眼《巴黎協定》達成10周年後的前進方向，釋放出穩固氣候合作、推動全球綠色低碳轉型的積極信號。 從共建綠色產能、共促綠色轉型，到共謀綠色治理，中歐的綠色合作，不僅關乎雙方發展，也為世界提供了實踐範式。 「歐洲的零碳夢想，需要中國的智慧。」全球可持續發展賦能倡議組織(GeSI)執行長路易斯·內維斯(Luis Neves)說。 (「三裡河」工作室)
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