「智駕險」是否真能「兜底」？
2025-11-13 02:15 4,423次浏览新華社北京8月7日電 新聞分析：我國外貿向上向好之「勢」從何而來 新華社記者鄒多為、張曉潔 海關總署8月7日發布數據顯示，今年前7個月，我國貨物貿易進出口總值25.7萬億元，同比增長3.5%，增速較上半年加快0.6個百分點。其中，出口增長7.3%；進口雖然下降1.6%，但降幅較上半年收窄1.1個百分點。 海關總署統計分析司司長呂大良表示，今年以來，我國經濟運行穩中有進，面對複雜外部環境，外貿運行保持向上向好勢頭。 好勢頭從何而來？ 不妨先從最新「成績單」中找尋答案。當天發布的數據顯示，除了累計增速進一步加快，月度外貿表現也好於預期。7月單月，我國進出口同比增長6.7%，增速比6月加快1.5個百分點，創年內新高。其中，出口增長8%，增速連續5個月保持6%以上，進口增長4.8%，連續兩個月增長。 路透社等外媒7日報導稱，中國製造業企業充分利用中美關稅暫緩期發貨，成為拉動7月出口的重要因素，進口逐漸回暖則表明隨著提振消費專項行動持續發力，國內需求正在改善。 商務部國際貿易經濟合作研究院研究員白明認為，我國外貿穩中有進的背後，不僅有政策的強力支撐，更離不開企業的主動突圍。 「7月處於中美90天關稅暫緩期內，這為外貿企業爭取了寶貴的緩衝時間。」白明表示，聖誕、新年是外貿傳統旺季，當前歐美買家已普遍進入備貨周期，外貿企業7月搶抓短期紅利，一方面優化產品組合、快速提升市場份額，另一方面加速開拓東南亞、非洲、拉美等新興市場，降低對單一市場的依賴，為穩住外貿基本盤提供了重要支撐。 向上向好之「勢」還在多方面不斷積蓄。 從外貿「含新量」看，前7個月數據顯示，我國機電產品佔出口比重六成，其中出口高端工具機同比增長23.4%，出口代表綠色低碳的「新三樣」產品增長14.9%。同期，作為我國外貿高質量發展的示範地，粵港澳大灣區內地9市出口近七成的數位照相機、超八成的3D印表機，進口超四成的存儲器、超六成的電腦處理部件，創新底色更加鮮明。 值得注意的是，近段時間，國產空調、電扇等「清涼產品」頻頻在海外出圈。據海關統計，前7個月，我國出口空調、冰箱、電扇、摺疊傘同比分別增長4.9%、2.3%、2.1%、5.9%，其中，對歐洲出口空調大幅增長28.9%。 深圳市正浩創新科技股份有限公司一批可攜式空調剛剛下線，即將出口到歐盟。「歐洲的部分老舊建築無法安裝傳統空調，我們的可攜式空調內置電池，無需安裝、隨時移動，7月份在歐洲市場已實現售罄，新一代空調產品在歐洲市場銷量比上一代增長達164%。」正浩創新關務經理趙微微說。 從外貿主力軍看，前7個月，外貿第一大經營主體——民營企業進出口14.68萬億元，同比增長7.4%，佔我國外貿總值的57.1%，較去年同期提升2.1個百分點。 呂大良表示，今年以來，民營企業積極識變應變求變，繼續發揮穩定外貿主力軍作用，前7個月，有進出口實績的民營企業達57萬家，增加8.5%，佔我國有進出口實績的企業數量的87.2%。 從外貿「朋友圈」看，前7個月，我國對東協、歐盟、非洲、中亞進出口同比分別增長9.4%、3.9%、17.2%、16.3%。其中，我國與東協、歐盟貿易總值佔我國外貿總值的近三成，對共建「一帶一路」國家合計進出口增長5.5%。 「等不是辦法，得主動找新航道！」山西嘉世達機器人技術有限公司董事長牛立群告訴記者，為了更好應對外部衝擊，公司開拓歐洲和新興市場。雖然過程並非一帆風順，但在安排展會、關稅減讓、優惠貸款、信用擔保等政策「組合拳」支持下，來自多國的訂單已排到四季度。 白明認為，外貿增長形勢趨於改善，「但還要注意外部環境複雜多變、壓力挑戰猶存，外貿企業應努力拓展國際市場，打造更多高科技屬性的新產品，積極發展跨境電商等新業態，多向賦能，不斷提升我國外貿競爭力。」 直面風雨、堅韌前行。海關總署副署長王令浚表示，儘管面臨外部不確定性，但多元穩定的市場、創新優質的產品、應變求新的外貿主體，讓我們有底氣、有信心、有能力應對各種風險挑戰，推動實現全年外貿工作目標。
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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