中国关于AI文本检测的新日-TO -DAY -DAY -DAY -DAY -M

2025年8月21日，《中国日报》报道了南卡大学科学研究小组在AI文本检测中取得的最新研究结果。该结果可以更准确地识别由AI生成的文本，并为检测论文和其他内容提供了更好的解决方案。 报告内容： 天津南卡大学的研究团队在发现人工智能产生的文本方面做出了重大发展。他们开发了一个系统，可以大大减少误报和误解，这已经发生了许多现有工具。 团队研究对系统的作用被ACM MM2025（计算机多媒体领域的国际领先会议）接受。 AI的AIS AUSS援助系统Papermate是由Li Chongyi和G Teamsuno Chunle开发的，已正式启动了AI文本检测操作，并根据建议的AI文本发现方法免费向用户开放。 “每月活跃的系统用户超过1,000，用户组包括来自许多大学的教师和学生，例如北京大学，惠江大学，孙子Yat-Sen University。与类似的市场发现工具相比，许多用户报告的报道，纸质文件在不正确的警报率和警报率和警报率的遗漏率和警报速度上更好，发现结果更准确和可信。 ”团队成员Fu Jichen介绍了。 Fu Jiachen说：“当前论文中AI发现工具的主要问题是指责该集合很容易是错误的。当我的高年长们写了他的毕业论文时，RishiseHe在现有的纸质检测工具中扮演了他的作用，并且某些原始内容将被评为AI创建的内容。数据等效于日至日期问题概述方法是机械问题的固定活动，并遇到需求。很难回答逻辑。 “从理论上讲，为了实现一般发现，有必要从所有大型培训模型中收集数据，但是当更改大型模型的情况下，现在几乎不可能。”富吉森说：“让探测器真正学会从一个示例中学习，也就是说，改善一般性NG检测器是改善Nankai University计算机科学学院的媒体计算机计算机实验室的关键。” Nankai University的媒体计算机实验室，不仅揭示了从视图的评估，还揭示了“识别范围的差异”，还揭示了“识别的不同之处，也可以识别出“ DIFTENTER”，以及“ DIFTERTER”（DIFTER），以及'DIFTER），以及''（DIFTER），''机器并在AI检测的性能方面取得了重大成功。 实际上，这是通过提高发现算法的准确性来降低错误文章的速率。 “富吉亚克母鸡说。该团队还提出了测试基准测试：“我们收集了由人创建的文本，然后使用AI模型来抛光该人的创建文本，Getwe有一些人的原始文本和一些AI生成的文本，然后使用现有的算法使用现有的算法来单独查看这些文本，并使用玻璃记录来审查玻璃记录。虽然接受DDL训练的探测器仍然保持超过85％的准确性。与斯坦福大学提出的发现相比，表现相当70％。 “这些问题反映了许多当前的发现系统的基本缺陷，并为未来的发展提供了一条实用且可行的途径。AIGC正在迅速发展，我们将继续实现更快，更准确，更低的成本AI基础的文本检测，并且在AI的力量中，每个结果的结果都剩下。在南卡大学。 （中国每日天津通讯社Yan Dongjie | Zhang Yiwen） WS68AD7EBA310F07257745117 https://tj.chinadaily.com.cn/a/a/202508/26/ws68ad7eba310f07257745117.html 版权保护：该网站上发布的内容版权（包括文本，照片，多媒体信息等）仅由中国每日网络（中国国际文化媒体（Beijing）Co，Ltd。）专门使用。未经中国日至日期的同意，禁止繁殖和使用。每天都在中国发表意见：[email protected]