晚10時半,夜色正濃,從外灘遊覽歸來的人群湧向南京路步行街。位於南京路步行街東拓段的稻香村(外灘店)燈火通明,完全敞開式的店鋪前,刨冰、冷飲、果汁飲品、茶飲等生意火爆,櫃檯前擠滿了購買的遊客。幾位外國遊客看著新奇,也加入隊伍。生意最好的是刨冰櫃檯,兩個服務員忙得來不及「打單子」。 稻香村(外灘店)燈火通明 稻香村(外灘店),門頭的飲品、刨冰、冷飲櫃檯最受歡迎8月,正是夜經濟最旺的時候。黃浦區位於南京路、淮海路商圈的15家餐飲老字號門店最近紛紛延長了夜晚的營業時間。這些充滿煙火氣的店鋪,搖身一變,成為遊客的「深夜食堂」。再往前走一點,在南京路商圈支馬路——江西中路上的老大同,深夜的熱鬧程度不輸白天,100多平方米的店鋪內幾乎座無虛席,還不斷有人走進來。老大同主打米乳飲品、米乳冰淇淋等產品。主要原料為五常大米的米漿與牛奶,都是眼下在年輕人中正火的食材。 老大同主打米乳飲品、冰淇淋 深夜的老大同,消費者不少「我們剛逛過外灘,想去坐地鐵,沒想到南京東路上還有店在營業,就想著坐下來喝點飲料、吃些點心,歇歇腳再走。」在老大同店內,來自山東的王先生拖家帶口,共8個人消費了近200元。有遊客說:「果然是夜上海,這麼晚了,路上還有這麼多店鋪亮著燈。」15家餐飲老字號延時閉店,不僅方便了夜遊的遊客,也給店鋪帶來了銷售額的增長。「我們現在22時後的夜間生意,和19時後的晚市生意一樣好。」老大同店長王毓文說,最近店鋪日銷售額在2萬到2.5萬元,夜間營業時間延長了一個半小時,能增加1000元到2000元的收入,對100來平方米的店鋪規模來說,這是不錯的收入。稻香村(外灘店)夜晚的生意更加火爆。「我們延長到23時,有時候到了閉店時間,還有遊客問能不能幫忙『做個飲品』。」店長鮑曉錦說,「稻香村(外灘店)晚上主要承接了兩撥遊客的生意。晚上6、7點後,遊客往外灘走,10點後又由外灘往回走。」稻香村(外灘店)市口好,就在從外灘進入南京路步行街後的沿街。「很多人看著這裡的熱鬧,就走過來了。」別小看只是賣賣刨冰、冷飲、咖啡等,稻香村(外灘店)夏天日均銷售額15萬元,80%-90%的銷售額都是刨冰、冷飲、咖啡、現制點心等創造的。「夜裡經營延長一個小時,店內銷售額又增長了10%-15%。」 稻香村(外灘店)燈火通明 稻香村(外灘店),外國遊客購買冷飲幾家老字號延時閉店,意味著員工要加班或者增加人力成本。老大同最近招聘了兩名員工,「總體上,大家並沒有增加工作量。員工宿舍就在商圈附近,下了夜班回去休息也很便利。」王毓文說,延長時段銷售額的增加是完全可以覆蓋這些成本的。稻香村(外灘店)已是最早自行進行夏季延時閉店的黃浦老字號,已經第三年了,「很有經驗」。「夏季晚市高峰時,我們辦公室管理人員都會到前臺幫忙服務,確保顧客依然有良好的消費體驗。」鮑曉錦說,員工的夜間加班補貼、交通補貼都按規定發放。盡力抓住能抓住的商機,大家也很願意看到店內生意紅火。 夜色中的南京東路 晚10點後的南京東路,依舊人頭攢動目前,加入延時閉店的黃浦老字號是:南京東路商圈的泰康食品、三陽南京東路店、真老大房、邵萬生南京東路店、沈大成夜晚經營時間延長到22時30分,老大同手作工坊、邵萬生江西路店、三陽江西路店、稻香村外灘店、杏花樓體驗店延時到23時,黃隆泰江西路店和福建路店延時到24時,淮海路商圈的光明邨大酒店淮海路店、老人和淮海路店以及中華路的大富貴分別延時閉店到21時30分和21時。 「我們前期對黃浦區屬老字號門店進行了綜合調研,發現位於商圈、主街或購物中心等經營時間自主性較高的地段,經營輕餐、飲品等夜間有一定需求度的品類,且客群結構契合夜間消費習慣的門店,有延時閉店的需求。因此,我們組織了這次延時閉店的活動。」黃浦區國資委相關負責人說。據悉,本次延時閉店的活動將持續至10月8日。在採訪中,有商戶說,通過此次延時閉店,將能更加精準地把握夜間銷售情況,未來可能採取周末延時閉店的方式,做好夜間經濟增量。接下來,黃浦區將鼓勵區屬企業協同商圈聯動,探索發展樓頂餐吧、主題夜市、外擺區域以及限時步行街等,增加可消費場景密度,深化票根經濟,提升消費黏性,豐富夜間消費選擇,提升南京東路、淮海路商圈的夜經濟氛圍。今夏以來,黃浦依託南京路、豫園、淮海路等核心商圈優勢,推出了系列高品質夜間消費活動,形成多層次、多元化的夜間經濟集聚區:南京路商圈舉辦了G-POWER數娛節活動,結合電競賽事、ACGN次元文化、數字互動體驗等多元內容,為年輕消費群體打造夜間娛樂消費新場景;豫園商圈聯合嗶哩嗶哩推出「豫園夏日奇幻夜」,集結B站十大頭部國創動漫IP,活動開幕至7月31日,豫園商城整體客流同比提升7%,銷售額提升22%;新天地區域開展「新天地·聚一夏」主題活動,共12家餐廳營業至零點後,活動期間上海新天地全域銷售額同比增長52%,客流同比增長19%。
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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