高端私人伴遊變色情交易？律師解讀法律陷阱
2026-02-16 06:21 8,918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)
蘭州8月12日電 (劉玉桃)「輔導員這個職業，最戳人的，是當學生因為黨史劇本殺主動查資料，當外校同學來蹭我們的密室逃脫思政課，當我錄製的『網絡熱詞解碼文化自信』網絡思政課破圈圈粉，用自己的研究真正回應學生的困惑，感受自己是真正被學生信任和需要，我覺得這才是作為輔導員最硬核的浪漫。」蘭州交通大學經濟管理學院輔導員林育秀說。 圖為輔導員林育秀(右二)和學生在草坪談心。劉玉桃 攝 正值暑期假期，林育秀忙著給暑期實踐的學生作指導，一一耐心回答學生諮詢的問題，盡力幫學生解答。「學習、生活、社會實踐各方面的問題都有，也有訴說生活煩惱的。」林育秀說。 作為甘肅省首批輔導員名師工作室主持人，林育秀長期致力於大學生思想政治教育的實踐創新與理論探索。其在全國輔導員素質能力大賽中屢獲佳績，於2024年在甘肅省輔導員素質能力提升營榮獲特等獎；作為省內輔導員隊伍的優秀代表，兩次入圍全國「最美高校輔導員」評選，參與教育部輔導員年度人物答辯。 「有人說輔導員當好『表哥表姐』就行，但我不甘心只做『數據NPC』，輔導員的工作早就不只是報送數據，可能是研究某視頻爆火背後『Z世代』共情密碼，可能是用紮根理論分析為什麼大學生寧願抽盲盒也不抽課本等等。」林育秀說，「從催促青年學習到破解『00後』知識付費真香定律，從調解宿舍矛盾到繪製『Z世代』社交元宇宙地圖，手機備忘錄裡躺著的不是待辦事項，而是我們這代輔導員的硬核科研日常。」 圖為學生向輔導員(中間)諮詢暑期實踐、畢業論文等相關問題。劉玉桃 攝 多年來，針對當前輔導員工作面臨的現實挑戰，如話語體系轉型困境、職業倦怠現象、價值引領與事務性工作的矛盾、學生需求多元化以及職業發展路徑模糊等問題，林育秀帶領蘭州交通大學輔導員團隊聯合省內高校開展專項研究，創新性地提出「四階段四共同體」工作模式、「就業力畫像」精準指導體系和「科研賦能」輔導員成長機制等解決方案，相關成果在甘肅省思想政治教育案例評選中多次獲獎。 「基於『Z世代』個性化需求構建服務體系，體現『以終為始』育人理念，無論是通過大數據識別學生隱性需求，還是以朋輩互助解決實際問題，都強調從學生視角出發設計解決方案，而非機械執行管理流程。」林育秀說。 在推動輔導員隊伍建設方面，林育秀在省內外輔導員培訓中作專題報告，系統分享育人經驗。作為「甘肅輔導員先鋒」微信公眾號主創人員，牽頭組織跨區域輔導員工作研討，促進經驗交流與資源共享；參與起草省級輔導員隊伍建設相關文件等，推動全省高校輔導員隊伍向專業化、專家化方向發展。 蘭州交通大學經濟管理學院黨委書記曾潮潔表示，一直以來，學院高度重視輔導員隊伍建設，圍繞「培養什麼人、怎樣培養人、為誰培養人」這一根本問題，從堅持黨建引領、把準建設方向、突出經管特色、明確育人方向、完善制度保障、激發隊伍活力等方面進行系列探索實踐。在育人實踐中湧現了一批像林育秀一樣的優秀輔導員。 下一步，學校將繼續深化輔導員隊伍建設，進一步完善培養機制，不斷提升隊伍專業化、專家化水平，努力打造一支政治強、業務精、紀律嚴、作風正的輔導員隊伍，為培養更多德智體美勞全面發展人才貢獻力量。(完)
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