南美「美人魚」遊進中國：夢想在水下綻放
2026-01-05 19:15 9,756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)
在漕寶路上的徐匯日月光中心門前，中午尖峰時段的外賣騎手停車峰值高達上千輛次。再加上還有市民上班、購物、在此換乘軌交12號線等各種需求，因此，自從徐匯日月光開業以來，門前的非機動車總是停得滿滿當當，不僅擠滿了約三米寬的人行道，導致行人與非機動車搶道，還經常蔓延到非機動車道上。這個曾幾經治理仍無法根治的老大難問題兩次上過「區長熱線」，最近，記者來到這裡發現，經過最新一輪綜合治理，徐匯日月光周邊非機動車停車秩序煥然一新，街區面貌也更整齊敞亮，讓來這裡購物的消費者也更有好心情了。 改造前原貌。早在2020年夏季，就有市民向「夏令熱線·區長訪談」反映，在日月光中心門口，東起漕溪路、西至蒲匯塘橋的漕寶路北側近300米的人行道長期被電動自行車佔據，居民步行不便，推嬰兒車等經過更是艱難，存在安全隱患。幾年來，徐匯區建管委、區交通中心、田林街道等相關部門多次進行綜合治理，並與日月光協商退讓紅線內部分面積，調整臺階及綠化布局，將人行道步行空間由原來的3米多拓寬至4米多，為非機動車停車騰挪出一片空間。同時，協調轄區交警對交通違法現象予以整治，並委託第三方管理公司定期巡查和管理。 改造前。然而，由於停車區域面積仍有限，且部分區域距離非機動車道較遠，因此，一些市民和外賣騎手在指定區域內規範停車意願不強，仍圖方便將車擠在人行道和非機動車道上。特別是，消費習慣的變化和平臺補貼大戰催生外賣需求越來越大，使得每天11時到13時的尖峰時段外賣車輛總數高達上千輛次，仍有大量非機動車擁擠在人行通道和非機動車道上。市民對此意見紛紛，12345市民熱線月均接到七八起相關反映。今年初，田林街道會同區建委、區綠化市容局、區交警支隊、區市政中心、區交通中心、日月光等單位，打出了新一輪「組合拳」。 商場北側開通一條便道釋放車位、分流車輛。孫雲攝（下同）首先，擴大「蓄水池」——經過與日月光協商，在其紅線範圍內進一步挖掘空間，在商場東西兩側同時增設非機動車停車場，增加車位158個，其中88個為外賣騎手專用；其次，聯動周邊資源，與相鄰的匯騰廣場協商，結合「美麗街區」建設，對其廣場實施改造，新增約60個非機動車停車位；並打通日月光與北側漕溪路258弄保租房地塊的通道，既方便住戶往返日月光，也增加了幾十個外賣騎手專用停車位，分流了部分騎手從日月光北側進出取餐，基本杜絕了漕寶路欽州路路口外賣非機動車逆行問題；同時，與區交警支隊、區交通中心、區市政中心對接，調整日月光的機動車進出動線，並優化進口通道寬度，進一步緩解了交通擁堵，避免人車混行和機非混行，還進一步釋放了非機動車停放空間。整治後寬敞整齊的人行道。7月底，相關改建工程陸續完工，田林街道一方面安排人員疏導管理，一方面與轄區外賣配送站點溝通宣講，讓騎手養成在專用停車位停車習慣。昨天中午，記者在現場看到，10分鐘裡，除了有兩三個騎手圖方便仍將車停在非機動車道上，其餘都自覺停進了騎手專用區，人行道和商場周邊秩序井然，看得舒心，走得也安心，難怪半個月來，12345市民熱線再也沒有接到過相關投訴。街道工作人員還告訴記者，下一步，計劃在漕溪路258弄保租房片區內建設「小哥驛站」，分流騎手進出和停放的同時，也為小哥們提供休息、飲水、充電等服務，讓商圈既有「風度」又有「溫度」。
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