上海醫保系統突然癱瘓？市醫保局回應
2025-12-08 00:08 6,178次浏览香港8月10日電 題：內外資雙向賦能 共繪香港商業新圖景 記者 香盧平 香港特區行政長官李家超10日披露，截至今年7月底，註冊香港本地公司總數逾150萬家，註冊非香港公司逾1.5萬家，兩項數字均創歷史新高。從日式雜貨店前的長隊到中國內地餐飲巨頭的上市鐘聲，近期香港零售市場的品牌競逐熱烈。在這場看似激烈的「品牌圍城」之下，是充滿新機遇、新活力的商業新圖景。 在筆者看來，海內外品牌選擇香港並非偶然，恰恰印證了香港這座城市對內外資的獨特吸引力。香港成熟的法治環境、高效的物流網絡、國際化的消費群體，不僅讓這裡成為新品測試與模式驗證的理想實驗室，更扮演著助力品牌走進內地或走向世界的「跳板」角色。 日本老字號鰻魚批發商「四代目菊川」，去年底在香港設立首家直營料理專門店，開業即迎來門庭若市的景象。在這家香港分店運營方mum Holdings HK Limited公司中華區總經理張梟珩看來，香港是不可替代的國際商業展示窗，目前香港店的成功已吸引美國投資者關注。 內地餐飲集團綠茶集團有限公司一年內在港連開7家分店，並於今年5月成功在港上市，上演了「加速擴張+資本進階」的雙重突破。該集團副總裁陶冶表示，在香港的整體營運指標超出原先預期，集團把香港作為國際化的橋頭堡、出海第一站，並以香港作為「跳板」再拓展至其他海外市場。這種「借船出海」的智慧，讓更多內地企業通過香港平臺，在全球產業鏈中佔據更有利位置。 在這些企業來港落戶過程中，香港特區政府投資推廣署會為它們提供「全鏈條支持」，包括土地、稅務和融資等便利措施，以及量身定製的來港發展方案等。自2023年1月至今年7月，投資推廣署已協助1333家企業在本地開設或擴展業務，引入1740億港元首年直接投資並創造逾1.9萬個新增職位。這些數據體現了特區政府與市場主體的良性互動：通過「一站式」服務簡化流程，以針對性支持為企業提供便利，為香港持續吸引投資、激發商業活力提供有力支撐。 「品牌圍城」下的香港，正迎來多元商業力量的深度融合。在這場融合中，「引進來」與「走出去」雙向發力，鞏固了香港作為國際商業樞紐的地位。在國家發展大局中，香港正以「超級聯繫人」的角色，為全球資本流動和產業協作搭建高效橋梁，穩步推進新的發展。(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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