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三分之一arXiv沦陷，CS论文65%被判“AI味”，数学仅0.7%

一项研究对arXiv预印本网站上的论文进行了AI文本检测，发现自ChatGPT发布后，AI生成或修改文本的比例急剧上升。在2026年初，近39%的新论文被检测器标记出“AI味”。学科差异显著：计算机科学领域高达65%，而数学领域仅0.7%。研究者指出，低标记率可能源于数学论文包含大量公式，检测器主要分析文字风格，因此结果存在局限。同时，检测器无法区分轻度润色和完全代笔，且学术写作本身的规范风格易被误判为“AI味”。这引发了关于文字真实性信任危机和“AI味”成为新型评判标准的讨论。真实AI使用比例可能更高，数据仅为下限。

marsbit前天 11:34

marsbit前天 11:34

上半年，VC们的钱一半投向了AI，光这30家公司就融了超1700亿元

2026年上半年，国内AI赛道融资呈现爆发式增长。IT桔子数据显示，上半年AI赛道股权融资事件达1203起，总金额突破3000亿元，已远超2025年全年。其中，仅6月份融资额就突破1000亿元，DeepSeek的510亿元首轮融资是重要推手。融资地域高度集中，北京、杭州、上海、深圳四城贡献了超86%的融资规模。北京以955亿元位居第一，杭州因DeepSeek带动跃居第二。从细分赛道看，大模型融资1598.53亿元，独占鳌头，拿走超半数资金。AI基础层（算力、芯片等）融资725.68亿元，AI+具身智能赛道融资906.44亿元，是项目最活跃的领域。AIGC应用赛道融资596.05亿元，商业化成熟度最高。资本布局节奏清晰：早期项目（种子/天使轮）数量多但单笔金额小，重在“广撒网”；成长期（A/B轮）是核心战场，贡献了近半数融资额；成熟期项目数量少但单笔金额最大，是赛道“压舱石”。早期投资聚焦“世界模型”等具身智能底层技术，大模型早期窗口已基本关闭。中后期融资集中于头部企业，TOP20公司融资金额占全赛道过半。其中，DeepSeek、阶跃星辰、Kimi构成“大模型三巨头”；七家人形机器人公司组成第二梯队；AIGC应用、自动驾驶及AI制药等领域也有企业获得大额融资。展望下半年，全年AI融资额有望突破6000亿元，但节奏可能“前高后低”。大模型赛道将开启“淘汰赛”，资金向头部集中，纯通用大模型的创业窗口已经关闭。

marsbit07/03 09:00

marsbit07/03 09:00

如何判断AI视频真假？综述动态、可溯源、可解释的检测体系

随着AI生成视频技术（如Sora、Veo等模型）的飞速发展，生成内容的逼真度已大幅提升，对虚假视频的检测变得日益困难且紧迫。传统仅输出“真假”二分类的检测方法已无法满足需求，检测目标应重新定义为“事实保真度验证”，即核查视频内容在感知和认知层面是否与真实世界一致。本文综述了AI生成视频检测领域的最新进展。首先，将AI生成视频分为三类范式：局部操控视频、跨模态音视频编辑和端到端生成式视频合成。针对检测，提出了一个从低层到高层的四层方法框架： 1. 底层视觉线索分析：检测像素异常、生理信号等底层伪迹。 2. 时空一致性分析：核查视频在时间和空间上的连续性与合理性。 3. 跨模态一致性分析：验证视频内画面、声音、文字等多模态信息是否对齐。 4. 语言引导的世界级推理：引入外部知识，判断视频内容是否符合常识、物理规律和事实。检测方法的演进趋势是从依赖视觉线索（第1、2层）逐步转向结合语言和多模态推理（第3、4层）。评测体系也需相应发展，不仅评估分类准确率，更要关注模型判断的可解释性、证据的可靠性以及在真实复杂环境下的鲁棒性。未来的可信检测系统需要协同视觉与语言双视角，建立“识别-定位-解释”的清晰推理路径，并将内容分析与来源追溯相结合。这需要计算机视觉、自然语言处理、多模态理解等领域的共同努力，构建动态、可溯源、可解释的检测体系，以应对日益严峻的AI生成视频挑战。

marsbit06/26 07:27

marsbit06/26 07:27

AI黑话词典（2026年3月版），建议收藏

AI黑话词典（2026年3月版）整理了AI领域高频基础及进阶词汇，帮助读者快速理解行业术语。基础词汇包括LLM（大语言模型）、AI Agent（智能体）、多模态、提示词、生成式AI、Token、上下文窗口、记忆、训练、推理执行、工具调用和API。进阶词汇涵盖Transformer架构、注意力机制、智能体工作流、子智能体、可复用能力模块、机器幻觉、延迟、护栏、氛围编程、参数、强推理模型、模型上下文协议、微调、蒸馏、检索增强生成（RAG）、事实对齐、向量嵌入和基准测试。这些术语涉及模型原理、应用场景及技术挑战，建议收藏以备查阅。

Odaily星球日报03/11 11:36

Odaily星球日报03/11 11:36

从夯到拉，锐评一个Web3创作者的2025

2025年Web3行业在特朗普政策、加密市场加速等多重因素影响下经历剧变。作为一名内容创作者，作者以“从夯到拉”的评级体系回顾了全年12篇文章。被评为“夯的批爆”和“顶级”的文章包括：分析上市公司自建Layer2以提升市值的策略文、探讨上市公司与加密货币双向关系的深度内容，以及预测Meme新趋势的指南。这些内容在创新性、传播度或行业影响力方面表现突出。 “人上人”级别涵盖DeSci与创新药的错配分析、预言机第二增长曲线探索，以及股票代币化融资模式思考，具备一定洞见但略有局限。多篇文章被评为“NPC”，包括AIGC赋能Web3、关税对比特币影响、GameFi链游生态、香港以太坊ETF质押解析等，或因时效性弱、预期过高或行业遇冷而价值衰减。最差评级“拉完了”给了对比Pump.fun与Letsbonk.fun的流量战争文，因内容浅、传播弱且事后验证价值低。作者认为，尽管行业波动剧烈，持续创作仍能建立个人品牌壁垒，并自我激励在2026年继续进化。

marsbit12/25 11:44