7月中國新能源汽車出口22.5萬輛，同比增長1.2倍
2026-02-18 16:07 6,713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)
嶽品瑜 金融「國補」靴子正式落地。 8月12日，財政部聯合多部門重磅發布個人消費貸款貼息政策和服務業經營主體貸款貼息政策，即備受矚目的「雙貼息」政策。緊接著，8月13日，財政部、商務部、中國人民銀行、金融監管總局在國新辦新聞發布會上對這一政策進行詳細解讀。 與此同時，多家銀行、消金機構火速跟進，表態推進政策實施。市場對於「雙貼息」政策的期待值被推向高潮。 從政策本身來看，可謂亮點紛呈。首先，政策惠及範圍更為廣泛，既將眾多服務業經營主體納入其中，又覆蓋了廣大個人消費者，無論是街邊的小餐館、理髮店，還是普通家庭購置家電、外出旅遊等消費行為，都有可能受到政策的眷顧。 其次，在支持消費的力度上實現重大突破。與過往直接的財政補貼不同，此次兩項貼息政策推動財政政策與金融政策協同發力，充分發揮公共資金的引導作用，如同精準的「引水渠」，撬動更多金融「活水」流向真正的消費領域，激發消費潛力，提升市場活力。 此外，貼息流程更加高效便捷。以個人消費貸款為例，借款人主要操作僅需授權經辦機構識別相關貸款帳戶交易信息，用於貼息資金測算。兩項貼息政策涉及的貸款利息扣減、貼息資金申請等工作，均由經辦機構負責，借款人無需額外操心，大大簡化了流程，提高了政策落地的效率。 當然，「雙貼息」政策最為關鍵的意義在於，從消費的供給端和需求端同時發力，推動經濟形成良性循環。對於個人消費者而言，在相關貸款經辦機構申請個人消費貸款用於日常消費或重點領域消費時，能切實感受到利息成本降低，消費信貸負擔極大減輕。這一實惠讓居民消費意願被充分激發，有了更多底氣和動力釋放消費需求。 居民消費需求因貼息政策被激發後，消費市場規模隨之擴大，這無疑為服務業經營主體帶來更多業務訂單和營業收入，經營狀況得以改善。 眾所周知，服務業經營主體大多是中小企業和個體工商戶，長期以來，融資難、融資貴制約著其發展。而此項貼息政策的出臺，恰似一場「及時雨」，為它們提供了低成本金融資源支持，使其更有能力擴大生產規模、改善服務設施、提升服務質量，進而為市場提供更多優質的服務供給。 在經營主體盈利穩定後，便更有信心和資金實力進行設備更新、技術升級，進一步擴大經營規模，使得居民收入得到更大保障，反過來進一步增強消費能力和意願，如此一來，便形成了「居民願意消費→服務業經營主體增收→經營主體擴大投資、穩定就業→居民收入增長→消費能力提升」的正向循環。 「雙貼息」政策的出臺，是財政與金融協同創新的生動實踐，充分發揮了財政資金的槓桿作用，精準施策激發消費市場潛力，提升市場活力。隨著政策的落地實施，在即將到來的中秋佳節、「十一」黃金周等傳統消費旺季，也有望進一步釋放消費活力，讓廣大消費者和服務業經營主體切實受益，推動經濟持續向好發展。
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