「無薪試崗」是雙向考察還是違規壓榨？
2026-01-26 13:44 4,834次浏览近日，有網友在社交平臺反映，乘坐特惠快車時遭遇了有償開空調情況，車內告示標明「如需空調掃碼3元，自動開啟」「特惠訂單不含空調，自願消費」，引發網絡熱議。 當前多地經歷高溫天氣，乘客要求開空調再正常不過，但司機另收空調費是否正當？從平臺規則看，大部分網約車平臺嚴禁司機因開空調加價議價。《出租汽車運營服務規範》規定，駕駛員應根據乘客意願使用空調，網約車也應遵循。同時，不少城市的交通運輸部門明確要求，網約車須按乘客意願提供空調服務。 但是，面對司機拒開空調或另收空調費的違規行為，平臺往往單純依靠扣服務分、暫停運營等方式應對，並沒有觸及此類現象發生的根本原因。因空調而起的司乘矛盾，折射出的是網約車行業更深層次的結構性問題。 近年來，網約車行業普遍存在「供大於求」的現象，多地發布運力飽和預警，司機本來就面臨著收入下滑的困境。與此同時，平臺競爭加劇，往往通過低價訂單吸引乘客，對司機的抽成卻並未減少，空調紛爭正是在司機收入空間被進一步壓縮的背景下發生的。雖然部分平臺推出了高溫補貼，但因時段限制、金額較小等原因，作用有限。 化解司乘矛盾，平臺應擔起責任，完善規則設計的漏洞。例如，可以探索運價動態調整機制，根據氣溫、裡程等實際情況設立合理的空調附加費；優化高溫補貼規則，按單實時結算；細化服務標準，形成較為統一的服務流程。 卷低價卷不出未來，走精細化運營之路才是網約車行業的必然選擇。當行業標準更加清晰規範，平臺規則更加公正合理，司機不必為控制成本降低服務質量，乘客擁有更加舒心的出行體驗，行業方能駛入良性發展的軌道。
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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