學校招生不足毀約新聘教師，畢業生只能「認倒黴」？
2025-11-12 21:10 3,489次浏览華盛頓8月4日電 (記者 沙晗汀)旅居華盛頓美國國家動物園的大熊貓「寶力」當地時間4日迎來四周歲生日。這是「寶力」第一次在美國過生日，動物園當天給「寶力」準備了「生日蛋糕」慶生。 「寶力」是雄性大熊貓。它和雌性大熊貓「青寶」去年10月15日抵達華盛頓動物園。「青寶」將在9月12日迎來自己的4歲生日。 在當天的生日宴上，「寶力」對「生日蛋糕」表現出濃厚興趣，在現場遊客的注視下，享用美味數小時。 據園方透露，此次準備的「生日蛋糕」主要是由菠蘿汁做成的冰棒，周圍點綴著「寶力」喜歡的零食，包括蘋果、胡蘿蔔、紅薯、藍莓等。飼養員還在蛋糕上插了4根甘蔗當做「蠟燭」。「寶力」的場地還擺放了「生日快樂」和「我四歲了」橫幅。 當天有大批美國民眾來到動物園給「寶力」慶生。他們在現場唱起了《生日快樂歌》，並向「寶力」和「青寶」送上祝福。 穿著熊貓T恤的退休律師海倫告訴記者，她今天專程來為「寶力」慶生，她非常喜歡熊貓，因為看熊貓很「治癒」。「無論你的生活或這個世界正在經歷什麼樣的事情，可能非常艱難，但只要來這裡看一會熊貓，就會嘴角上揚，它們幫助很大」。 海倫還說，在華盛頓動物園出生的第一隻熊貓幼崽「泰山」返回中國後，她曾前往中國四川看望「泰山」。通過熊貓，她結交了一群朋友，也與中國產生了聯繫。 美國國家航空航天局退休員工克雷格在接受採訪時說，他從「玲玲」和「興興」開始就關注熊貓，見證了在華盛頓生活過的所有熊貓。克雷格祝「寶力」生日快樂，希望它和「青寶」可以在未來「有寶寶」。 11歲的斯黛拉告訴記者，她從明尼蘇達州過來，這是她第一次親眼看到熊貓。「我一直喜歡熊貓，看過很多它們的照片，這次終於親眼看到。我喜歡熊貓的黑白配色，它們簡直太可愛了」。 「寶力」和「青寶」分別於2021年8月和2021年9月出生於中國四川。其中，「寶力」的媽媽是出生在華盛頓動物園的「寶寶」，它的外祖父母是在華盛頓動物園旅居20餘年的「添添」和「美香」。(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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