（成都世運會）非遺競技齊登場 世運廣場熱度再升級
2025-10-29 11:56 2,746次浏览鄭州8月9日電 (闞力 王佳寧)智能購物車全程伴隨、無人機配送商品……近日，河南鄭州市管城回族區的萬物可聯「空中超市」外，工作人員將分揀好的商品打包裝入無人機配送箱，按照大數據規劃的路線快速精準送至消費者手中。 作為鄭州首家「空中超市」，萬物可聯空中超市位於河南低空經濟產業園內，是一家佔地面積超8600平方米的倉儲型超市。消費者在相應APP、小程序下單後，該超市可將商品直接從雲端倉庫提取打包，隨後利用大數據分析優化配送路線，通過無人機物流體系配送至消費者手中。 圖為無人機送貨現場。 王佳寧 攝 「作為物流行業新寵，無人機在低空空域具有快速準確、高效靈活的優勢，可解決傳統物流中交通擁堵、人力成本高等痛點。」河南低空經濟產業園運營經理黃玉娟介紹，該超市目前申請開通了3條航線，無人機配送區域覆蓋距離超市約5公裡的範圍。超市配備的4名無人機飛手，均具備2年以上飛行經驗。 據萬物可聯「空中超市」的無人機飛手成帥介紹，該超市使用的物流無人機最大有效載重為40公斤，採用電池供能，可裝載飲料、茶歇、零食、生鮮等日常生活用品。其配送飛行速度約為10米/秒，按當前配送範圍計算，消費者從下單到收貨一般不超過15分鐘，較傳統人力配送節省50%時間。 「超市正在申請增設更遠距離的航線，爭取覆蓋更大範圍。」黃玉娟說。鄭州市管城回族區紫荊山南路某小區居民張雪說：「我經常在小程序上下單，線下購買也可選擇無人機配送，速度比人力快得多。」 據超市工作人員介紹，自動伴隨的智能購物車是該超市的亮點之一，「顧客走到哪裡，智能購物車就可以跟到哪裡，還能實時導購、自動返回充電，增強顧客購物的體驗感」。 河南科技學院人工智慧學院院長蔡磊認為，「空中超市」以倉儲式商超為實體支點，依託雲倉管理系統和智能購物技術重塑消費體驗，再通過無人機配送突破地理與交通限制，本質上是重構「人—貨—場」關係，是重構物流網絡、激活要素流動的有益嘗試，有利於實現物流配送網絡的效率躍遷、體驗升維和生態協同。(完)
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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