城事 | 上海書展明開幕，主賓省攜《長安的荔枝》參展，奧賽展文創親民奇趣
2026-01-26 11:16 2,752次浏览近日，香港置地與阿迪達斯聯合宣布，全球運動品牌領軍企業阿迪達斯的大中華區總部將於2026年第四季度入駐上海西岸中環的整棟辦公樓。該辦公樓共18層，總面積達32400平方米，預計2026年第一季度竣工交付，同年第四季度正式全面投入使用。阿迪達斯大中華區總部將遷址上海西岸中環據了解，阿迪達斯新總部辦公樓可容納逾1500名員工，樓內設有整層健身中心等多樣化員工設施，且毗鄰阿迪達斯全國首個全年無休的公益跑步基地adidas RUNBASE。作為上海知名體育地標，該跑步基地十年來持續向公眾開放，憑藉優質配套服務為運動愛好者提供一流跑步體驗，助力上海建設全球著名體育城市。阿迪達斯大中華區董事總經理蕭家樂表示，選址西岸表明阿迪達斯將繼續深耕中國市場，強化上海的戰略樞紐地位。上海西岸中環構建的活力型現代化頂級商務生態矩陣，將為員工打造高效能的價值成長平臺。據悉，阿迪達斯新總部大樓將被打造為集可持續性、數位化賦能、活力共創與協同於一體的辦公場所，同時也是首批入駐西岸中環一期項目的四家主要機構之一。西岸中環坐落於黃浦江畔，是一個佔地170萬平方米的優質綜合物業。香港置地將在該區域打造65萬平方米的甲級辦公空間，分布於12棟建築中，融合前沿建築設計、頂級配套設施以及精心策劃的酒店式管理服務。這些極具未來感的辦公樓將為西岸片區注入活力，助力打造一個以「體驗即核心」的城市新地標。位於徐匯濱江的西岸中環佔地約170萬平方米，是香港置地迄今規模最大的單一投資項目上海西岸中環執行董事兼行政總裁關仕榮（Stuart Grant）表示：「我們非常歡迎阿迪達斯成為我們其中一棟辦公樓的整棟承租方。這項重大租賃交易凸顯了香港置地對尋求尊尚綜合商用物業的領先品牌的吸引力。阿迪達斯決定將大中華區總部遷至此地，將使其全體員工與合作夥伴能夠享受到我們在西岸中環打造的高端城市濱水生活與生態健康工作生活融合體驗。」關仕榮透露，過去12個月內，西岸中環項目已達成7.9萬平方米的辦公樓租賃成交，在上海市場開發商中位居首位。若剔除商務園區項目，此次阿迪達斯的租賃交易是2023年以來上海甲級寫字樓市場最大單筆成交項目之一。
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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