中國女足三戰全勝挺進U20亞洲杯決賽階段
2026-01-10 08:49 8,725次浏览商家誠信經營，政府部門依法監管，各方協同發力共同維護市場秩序，讓遊客與旅遊目的地真正實現「雙向奔赴」 最近有網友發布視頻，稱內蒙古自治區呼倫貝爾市海拉爾區一餐廳存在「缺斤短兩」「陰陽菜單」等欺詐行為。相同的一盤羊肉賣給本地人198元，外地遊客購買卻需支付298元。當地市場監管部門對涉事餐廳作出警告及罰款10萬元的行政處罰。 同樣的菜品相差100元，仗著遊客不熟悉環境就「見人下菜碟」，不僅砸了自己的買賣，還會對本地餐飲行業、旅遊產業產生負面影響。暑期正是出行旺季，外地遊客慕名而來，期待獲得良好體驗。「缺斤短兩」「陰陽菜單」，會嚴重影響旅遊體驗、損害城市形象，是一種相當短視的行為。 如何避免此類情況再次發生？ 商家須自律，為消費者提供優質的產品和服務。良心經營，誠信為本，是商家的立身之基。無論產品還是服務，要在保證質量的前提下，增加功能、豐富體驗。在價格上，更要實實在在，既能體現產品和服務的價值，又要公開透明。決不能動歪心思、搞小動作，不去提升質量，只想投機取巧，在價格上玩「虛標」、搞「雙標」，到頭來只能搬起石頭砸自己的腳。本分的商家才能贏得口碑和長久生意，既為自身聲譽加分，也為城市形象添彩。 監管不能松，他律與自律結合好。相關部門組織開展巡查工作，對價格欺詐、模糊標價、缺斤短兩、虛假宣傳等違法違規行為及時查處，從嚴從速責令商家整改。同時，還可建立獎懲機制，對誠信經營者獎，對蓄意欺客者罰，對屢教不改、情節嚴重者堅決關停、取締，扎牢市場監管的「鐵籬笆」。 暢通消費者投訴渠道，降低維權成本。相關部門對消費者反映的情況快速跟進調查，督促經營者履行法定義務，承擔應盡責任，並及時向社會公開處理結果，就能幫助消費者維護合法權益，切實提高群眾的滿意度。 商家誠信經營，政府部門依法監管，各方協同發力共同維護市場秩序，讓遊客與旅遊目的地真正實現「雙向奔赴」。 劉子赫 《人民日報》(2025年08月13日 第 13 版)
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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