【這個城市有點潮】天津：漫步海河畔 邂逅開放包容的城市魅力
2026-03-18 11:29 2,984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)
北京8月11日電 (記者 孫自法)記者8月11日從中國科學院青藏高原研究所獲悉，該所生態系統功能與全球變化團隊最新完成的一項研究表明，青藏高原土壤碳庫未來可能仍持續增加但穩定性減弱。 這項青藏高原生態環境的重要研究成果論文，近日在國際學術期刊《自然-通訊》(Nature Communications)發表。 本項研究的青藏高原多源觀測數據分布圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 論文通訊作者、中國科學院青藏高原研究所汪濤研究員指出，過去幾十年來，氣候暖溼化總體上促進了高原土壤碳庫的累積。不過，隨著全球變暖、極端事件及人類活動共同作用的影響，未來高原土壤碳庫將如何發展變化，這一議題頗受關注。 研究團隊為此進行專項研究，他們在青藏高原開展系統的網格化土壤採樣，整合4170個土壤剖面調查數據和296組高原野外放牧試驗等多源觀測資料，融合土壤物理保護機制與根系激發效應等最新理論認知，構建出一個基於多源觀測約束的簡化土壤碳循環模型，克服基於野外增溫實驗結果開展預測的局限性，為更準確評估土壤碳庫動態變化提供新工具。 論文第一作者、中國科學院青藏高原研究所博士畢業生任帥介紹說，本項研究表明，在未來持續暖溼化下，高原土壤碳庫整體仍呈積累趨勢，但新增土壤碳中超過50%將以活性或非保護性碳的形式存在，這類碳組分對極端事件和過度放牧活動等幹擾高度敏感，這將顯著削弱高原碳庫穩定性。 本項研究的不同氣候變化和放牧情景下高原土壤碳庫變化示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 據研究團隊粗略估算，極端熱融事件將抵消一半以上氣候變暖帶來的碳增益；若延續歷史放牧管理模式，過度放牧引起的碳損失幾乎完全抵消氣候變暖帶來的碳增益；在實施草畜平衡管理政策的情境下，放牧仍造成土壤碳損失，但其負面影響將減弱。 汪濤表示，研究團隊基於最新研究成果提出，青藏高原亟須將放牧活動和多年凍土區域極端熱融事件對土壤碳庫的影響，納入新一代地球系統模式-社會經濟系統耦合模型中，為精準優化高寒生態系統碳庫穩定性、維繫高原生態安全屏障功能提供重要支撐。(完)
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