海南產經觀察：科技賦能沉香產業飄香世界
2025-10-24 22:18 7,169次浏览月餅從櫃檯裡拿出來，不僅熱乎，還酥得掉渣。正在買單的市民秦小姐臨時改了主意，不要紙盒包裝了，她請店員將月餅分裝在兩個塑膠袋裡，回首分給朋友一袋，「現在吃掉它，美食就是要及時享受！」深夜10點多的南京東路步行街，人頭攢動，記者蹲守稻香村店的過程中，發現有不少市民遊客從外灘方向步行而來，或是走累了走熱了，或是被氛圍打動，便在在路邊為各種飲料、小吃駐足。自今年7月下旬起，南京路、淮海路商圈15家餐飲老字號延長經營時間，從半小時到2小時不等，以稻香村為例，延長經營1小時，其銷售額是當日總銷售額的10%-15%。老大同手作工坊，顧客盈門。文匯報記者 袁婧 攝「延長營業時間，不僅能以更多元的選擇有效滿足遊客實際需求，同時也給大家在上海多住一晚的理由，對消費有很好的促進作用。」上海社會科學院應用經濟研究所研究員曹禕遐認為，「上海之夏」國際消費季正如火如荼開展，老字號的一小時，讓旅客在上海的夜晚有了更多可能和選擇，這不僅撬動了自身營業額的昂揚曲線，也能帶動一條商業街其他業態的百舸爭流，各方應抓住機遇，聯動文旅商體展的融合發展。做強服務，撬動一條街的商業活力不久前的一個深夜，老大同手作工坊店店長王毓文接到客人打來的電話，客人白天在店裡喝飲料，將物品落在了店裡。「你們店現在還開著嗎？」當時已經是深夜十一點多，客人得到了肯定的答案，欣喜異常，當即趕過來取畫。王毓文記得，那是一沓風景速寫畫，還有外灘紀念品。失而復得的經歷，為這位遊客的上海之行添了一筆色彩。深夜的老大同手作工坊店，顧客在點餐。文匯報記者 袁婧 攝正是這次經歷，讓老大同手作工坊店的店員們感受到延時閉店的意義。決定延長經營一小時後，這個只有7人的飲品店調整排班，保證休息時間，大家幹勁滿滿。因為，從下午至深夜，幾乎全程都是點單高峰，每當深夜來臨，看到遊客將一杯特色大米冰淇淋吃進肚，臉上的疲憊隨之一掃而空，坐在外擺位上小憩的愜意模樣，店員們都不由地感到高興。南京路不缺流量，在曹禕遐看來，難的是從流量裡精準捕捉遊客需求的能力，針對性做改善和調整，從而將流量轉換為留量和銷量。特別是在夜晚，客流量不會因為絕大多數商家十點打烊而瞬間消失，這也是「夜經濟」的特點，流動性、自發性強，但從政策層面撬動，效能有限，需要市場來一起參與，吸引人氣，盤活夜間消費。深夜的南京路，冰水、飲料、冰淇淋等銷量較好。文匯報記者 袁婧 攝這一次，老字號先聲奪人，延時閉店為遊客提供良好的旅行體驗，特別是消暑的刨冰、冷飲、上海特色小吃等等，在這個時段顯得格外誘人，銷量出色。老大同手作工坊店為這一小時專門增加了備貨量，營業額也增加了5%左右。「老字號起到了類似鏈主企業般的作用」，曹禕遐認為，目前延時閉店的老字號都是餐飲類門店，但也讓其他主體看到了潛在的消費力，「未來消費品零售店也有可能會跟上節奏，文旅商體展聯動就會自然而然地發生了。」 文匯報記者 袁婧 攝做厚文化，喚醒一座城的夜間活力早在三年前，稻香村外灘店就已經開始延長營業時間了。店長鮑曉錦介紹說，稻香村外灘店開業以來，服務往來外灘和南京路的遊客為主，每逢節假日和跨年這樣的日子，路上人流很晚才會散去，關門前還有人源源不斷來買單。泰康鮮肉月餅、稻香村鴨胗肝常年穩居銷冠位置，現在是夏天，沿街貨架賣新鮮果汁、上海歷史博物館文創冰激淋，也十分受歡迎。不過，在熱鬧無比的稻香村門店裡，記者意外發現有一個僻靜的角落，一邊是一整牆的明信片，再一轉身，一個狹小空間裡，桌上擺著十幾種印章。鮑曉錦說，稻香村主營食品，為了進一步打響品牌，設計推出了自己的原創小鴨子IP形象，衍生出許多文創產品，其中蓋章打卡意外火了。人頭攢動的稻香村外灘店。文匯報記者 袁婧 攝近年來，年輕群體開始流行在旅遊時集章打卡的新玩法，將博物館、景區特色印章作為履行紀念。即便是深夜，這個角落也有溫暖燈光守候不期而遇的客人，食品店衍生出了文化屬性，也就擁有了內生的造血能力。發展夜經濟，既要有市場的嗅覺和敏銳度，又要講延續性和可持續性。曹禕遐提出，好的夜間經濟應當是一個良性循環，就以南京路串聯的人民廣場、外灘來展開想像，市民遊客來演藝大世界看場音樂劇，緊接著逛街、吃飯、抽個盲盒、看外灘光影秀，多維度多層次滿足精神與物質需求，這樣的夜生活，才是越夜越美麗、怎麼也逛不夠。文匯報記者 袁婧 攝此外，曹禕遐還建議，夜間經濟不能只針對遊客，本土市民同樣需要豐富的夜生活。當下，內容高度同質化的商場，齊齊十點關門，亟須創新模式和業態。她建議，抓住市民需求，結合所在社區居民等消費客群畫像，散點式開發各種垂直內容的夜間集市。譬如國外一家商場，社區高度老齡化，商場裡專門設計了健步道，手推車比其他店更輕便，便利和柔軟的服務，「商場主動融入居民生活，變成了居民離不開商場，需要時時刻刻提供服務」。找到痛點，觸達需求，喚醒一個個活躍而有可能的夜晚。
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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