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2026-01-06 16:29 9,691次浏览廣州8月9日電 (記者 郭軍)「築夢珠江展翅飛翔——2025年臺灣大學生廣州實習體驗活動」成果分享會8日在廣州流花賓館舉行。 分享會現場，主辦方發布了「印象廣州」短視頻大賽獲獎名單。短短一個月實習期間，臺灣大學生們圍繞「老城新韻」「創新之城」「綠美廣州」「美食天堂」「人文風採」等五大主題，用鏡頭捕捉廣州的城市魅力和發展活力，創作出一部部反映廣州高質量發展和實習收穫成果的短視頻作品，表達了臺灣大學生對廣州的深厚情感與美好願景。比賽共徵集作品61件，經專家評審共評出特等獎2名、一等獎4名、二等獎6名、三等獎8名。與會嘉賓為獲獎選手頒發了榮譽證書，所有參賽選手均獲得了主辦單位頒發的「優秀作品獎」榮譽證書。 分享會上，兩名臺灣大學生分享了實習期間的學習成果和成長感悟。來自東吳大學的顧書宇稱，通過實習不僅學會了不少粵語，了解了這邊的法律實務，也品嘗了廣州美食，這場精彩紛呈、意義非凡的旅程讓他印象深刻。他表示，「在來之前，粵港澳大灣區只是一個在新聞裡偶爾瞥見的名詞；但現在，它已經是我親身經歷的、一個充滿無限可能的大平臺」。 來自臺灣大學的胡可兒深入體驗了大陸國企實習氛圍，了解了廣州城市更新政策，她表示，「我認識到這座城市如何以創新方式推進城中村改造，並有效結合住房保障政策，展現了廣州在城市治理上的遠見與執行力。」 實習單位代表對臺灣實習生的專業素養、工作態度及創新能力給予了高度評價，並表達了對臺灣青年來穗紮根發展的歡迎與支持。 廣州市臺辦負責人表示，廣州歡迎更多臺灣青年前來追夢、築夢、圓夢，將一如既往為臺灣青年成長、成才、成功創造更好條件、提供更多機遇。 據悉，今年的實習活動吸引了臺灣清華大學、臺灣政治大學、臺灣成功大學、世新大學等22所臺灣高校，以及北京大學、中山大學、暨南大學等16所大陸高校的131名臺灣大學生參與，他們在廣州9個區的60餘家企事業單位進行了為期4周的深入實習體驗，不僅積累了寶貴的職場經驗，更加深了對大陸經濟社會發展的理解和認同。 實習期間，廣州市、區臺辦及相關機構舉辦了形式多樣、豐富多彩的交流研學活動。(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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