東莞加快推進9所公辦高中建設
2026-01-18 17:31 9,921次浏览8月4日電 據「市說新語」微信公眾號消息，近日，市場監管總局、中國消費者協會聯合發布提示，提醒廣大消費者，普通食品不能宣稱保健功能，不得涉及疾病預防治療功效，不要盲目相信此類宣傳。 近期，有些網購平臺不法商家把普通食品包裝成「保健酒」「增高粉」「瘦身咖啡」，甚至宣稱魚油、代用茶、藍莓、氨糖軟骨素、紅曲膠囊等產品具有疾病預防治療功效。個別品牌打著「營養師」「知名專家」旗號推銷保健品，誘導消費者高價購買。 根據我國法律法規，普通食品與保健食品、藥品具有嚴格區分。食品和食品添加劑的標籤、說明書，不得含有虛假內容，不得涉及疾病預防、治療功能。保健食品不是藥物，不能代替藥物治療疾病。同時，《中華人民共和國反不正當競爭法》《中華人民共和國廣告法》《中華人民共和國消費者權益保護法》等法律法規也嚴令禁止對食品作虛假或者引人誤解的商業宣傳。消費者既要防範普通食品冒充保健食品，又要防範食品冒充藥品。一方面，不法商家為兜售普通食品，刻意模糊普通食品與保健食品、藥品界限，明示或暗示普通食品具有保健功能或功效。比如在市場營銷環節通過口頭宣講、微信群、宣傳冊、直播間話術等大肆宣傳功效，炒作「養生」「天然」「調理」「減肥」等概念。另一方面，不法商家為兜售保健食品，通過虛構科學實驗、營養指導、專家背書等方式，誇大功效或者宣傳具有「降血壓」「抗癌」等疾病預防或治療功效。 選購聲稱具有健康功效和保健功能的食品時要認清、認準產品包裝標識是普通食品、保健食品還是藥品。購買保健食品要認清「藍帽子」標誌，依據保健功能和適宜人群科學選用並按標籤、說明書的要求食用。保健食品產品註冊備案信息可在國家市場監督管理總局網站查詢。網上選購保健食品，要通過正規的電商平臺，切勿輕信來源不明的朋友圈、微信群、小程序等推銷信息。線下選購保健食品要到正規的商場、超市、藥店等經營單位購買，並索要發票或銷售憑據。
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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