貢獻60%的GDP和90%的新增就業 「十四五」期間重慶民營經濟活力十足
2025-10-24 23:57 3,158次浏览西安8月12日電 (梅鐿瀧 任悠寧)近日，西安一家星級酒店探索推出餐飲「外擺」業務，吸引了眾多消費者前來體驗。「該業務受到了廣泛關注，運營一個多月以來，就餐人數持續增加，目前單日營業額已突破兩萬元。」該星級酒店餐飲總監李學偉表示。 據了解，該星級酒店周邊以老舊社區為主，居民多為中老年人。為更好地服務周邊社群，該星級酒店積極探索新型餐飲業務模式，將星級酒店的餐飲服務進行「下沉」，使普通消費者也能享受到星級餐飲的品質。這一舉措不僅有效提升了酒店的營業收入，同時也為周邊民眾帶來了更加多樣化的就餐選擇。 圖為民眾正在選購餐品。 任悠寧 攝 臨近就餐時間，記者在該星級酒店的「外擺」攤位前看到，攤位上已擺滿了稻香扎肉、獅子頭、幹燒鯉魚等各式菜品，等待民眾前來選購。「這些食材都是當天一早由專人精心採購，再由酒店廚師親自烹飪。只有確保食材的新鮮，才能讓消費者吃得安心。」李學偉說。 「家中的老人居住在附近的社區，因此我們時常會路過這家酒店，但其高檔的裝潢總是令人望而卻步。如今，他們推出餐飲『外擺』業務讓普通消費者也能享受到星級酒店的品質了。」西安市民王小傑表示，星級酒店的菜品質量有保障，口感也不錯，在家門口購買後直接回家，非常便利。 圖為酒店工作人員為顧客提供餐品服務。 任悠寧 攝 據介紹，與常見的街頭攤點有所區別，該星級酒店推出的餐飲「外擺」業務採取單品策略，主打製作工藝繁複的「硬菜」。每道菜品均依據食材特性，分裝於專屬餐盒，既保證了風味的獨立性，也充分展現了酒店對品質的追求。 「餐飲『外擺』業務並非短期嘗試。目前，我們已經組建了線上服務群，群成員數量已超過2000人，並且仍在持續增加。我們每天會在群裡發布供應的菜品信息，以便大家就餐。」李學偉表示，未來將持續關注顧客的反饋與需求，不斷優化服務流程及提升菜品質量。同時，將根據不同季節研發更多特色菜品，將星級餐飲服務惠及更多消費者，進一步擴大酒店的市場影響力。(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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