外賣平臺承諾「反內卷」 為何仍有商家「體感」不好？
2025-11-07 03:55 8,385次浏览本報記者 宣晶 實習生 劉羽萱 上海的二次元濃度有多高？8月4日，第22屆中國國際數碼互動娛樂展覽會(簡稱ChinaJoy)在上海新國際博覽中心閉幕。4天展會共吸引觀眾41.03萬人次，同比增長11.8%，創歷史新高；其中約61%的觀眾來自上海以外的地區，海外觀眾1.47萬人次。BTOB展區成為今年展會突出亮點，來自美國、加拿大、英國、德國、日本、韓國、巴西等國近208家企業展示交易遊戲創意、創新技術、海外金融法律服務等，充分展現了ChinaJoy集聚配置國際產業要素的能力。 作為首屆「上海之夏」國際動漫月的壓軸大展，本屆ChinaJoy不僅吸引全球遊戲動漫愛好者相聚上海，還聯動熱門商圈、文旅機構推出「痛」遊船、「痛」巴士、「痛」地鐵，以及沉浸式動漫街區等打卡活動，撬動文旅商體展融合的新消費。據主辦方統計數據與大數據監測及綜合測算顯示，展會參與人群帶動餐飲、零售、住宿、交通及其他服務消費約6.61億元。其中，8月1日至4日，龍陽路商圈、小陸家嘴－張楊路商圈和世博前灘商圈三大聯動商圈線下零售餐飲消費3.19億元，同比增長39.6%；僅龍陽路商圈的零售和餐飲消費就同比增長6.7倍。 相約「吃谷」 周末，南京姑娘林雨珉與閨蜜坐高鐵來滬，逛ChinaJoy展會，挑心愛「穀子」(二次元文化IP衍生出的周邊商品)。在N4展館，《明日方舟》遊戲IP的新款「一番賞」(抽獎活動，對應獎品是動漫遊戲的周邊)牢牢吸引了她的目光。 ▼下轉第二版(上接第一版)「《明日方舟》陪伴我好幾年了，沒想到竟在ChinaJoy遇見了全新的『一番賞』，又要『剁手』啦！」林雨珉告訴記者，N4展館的「萬代」展臺、E6展館的「模玩天地」都是必打卡的點位。「這次，我拖著空的拉杆箱來逛展，希望能滿載而歸。」 相約「吃谷」是年輕人愛上動漫遊戲展會的重要理由之一，這個聽起來很小眾的愛好逐漸邁向「大眾消費」。ChinaJoy展會上，多款限量版手辦、藝術家聯名作品首發，其中不乏《007》《變形金剛》《鋼鐵俠》等影視大IP的衍生產品。 擁有177年歷史的中華老字號珠寶品牌老鳳祥，攜手《崩壞：星穹鐵道》《蛋仔派對》等動漫遊戲IP，在70平方米的展區內打造破圈盛宴。「剛踏進老鳳祥展臺，就被『丹恆·飲月之龍』(《崩壞：星穹鐵道》遊戲角色)的黃金雕塑砸中了審美！」網友「三水洵」在小紅書上分享自己的「吃谷」經歷，「非遺技藝和次元文化的破壁太絕了，感覺摸到了遊戲裡的『不朽』命途。建議帶長焦鏡頭，必須拍全黃金龍的霸氣。」 變身「痛城」 以二次元文化為核心，「穀子經濟」的產品涵蓋盲盒、手辦、毛絨玩具、卡牌等品類，通過IP衍生品滿足消費者的情感需求和社交屬性。首屆「上海之夏」國際動漫月自7月4日開啟以來，申城的二次元濃度持續提高，壓軸大展ChinaJoy則把年輕群體的熱情推向高潮。將視野放到展館之外，我們可以從更多維度看見大型動漫遊戲展會對城市消費的帶動作用。 走出桂林公園地鐵站5號口，主打二次元潮流的「元界」街區展現在市民遊客面前。在鑫耀·光環live商業樓宇四周的綠地裡，藏著《崩壞：星穹鐵道》《絕區零》《明日方舟》等遊戲IP雕像，吸引粉絲絡繹不絕前來打卡。商場內的泛二次元店鋪已有十餘家，米哈遊、鷹角網絡等都開了快閃店。8月2日下午，《第五人格》線下活動在此舉辦，聚攏了不少身著華麗服裝的Coser(遊戲動漫角色扮演者)，他們在商場內結隊巡遊，與聞訊而來的玩家熱情互動。「我衝著活動來拍Coser，沒想到新商場這麼好逛，可以集章抽獎、免費拿周邊。」21歲的汪黎舉了舉手裡的相機，他告訴記者，緊鄰的右江路上，還停著10輛豪華「痛」車，「我一口氣拍了幾十張特寫。」 上海的大街小巷，動漫元素處處可尋。百聯ZX創趣場、靜安大悅城、美羅城、環球港、五角場商圈等推出動漫遊戲IP的快閃店；浦東新區「穀子消費節」、徐匯區「元界嘉年華」、黃浦區「豫園夏日奇幻夜－國創豫宙漫遊季」等活動遍地開花，讓今夏的上海變身「痛城」。
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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