（投資中國）看好中國市場潛力 羅克韋爾自動化深耕智能製造與新能源領域
2025-11-18 01:47 6,635次浏览杭州8月3日電(林波)「騎自行車送外賣3周，一共瘦了5千克，特別有成就感。」夜幕降臨，浙江杭州「上班族」李然沒有像往常一樣鑽進地鐵，而是換下職業裝，穿上運動服，戴上頭盔，推出自行車，開啟了「兼職」送外賣，「晚上一般接2單至3單，一天大概能消耗1000大卡熱量。」 自「體重管理年」活動實施以來，「減重」成為年輕人的熱議話題。下班騎自行車送外賣，正成為「Z世代」「上班族」中流行的減重方式。 「一開始是看到社交平臺上有人分享了送外賣減肥的經歷，覺得很新奇，門檻也不高，就加入了這一波的『兼職』隊伍，沒想到後來越送越『上頭』。」李然表示，工作這幾年，因為久坐，他的體重上漲了15千克。為了減重，他也曾在健身房辦卡鍛鍊，但最後都沒有成功，「送單時，覺得自己很快樂，我還喜歡爬樓梯，這樣減重效果更好。」 李然的經歷並非個案。作者注意到，在社交平臺上，「送外賣減重」「帶薪減肥」等相關筆記引發了廣泛關注，眾多用戶對其進行收藏，以獲取減重經驗與靈感。 8月2日，一款送單APP上的交通工具選擇內容。 (陳雨桐供圖) 與此同時，不少年輕人藉助Vlog這一新媒體形式，分享自己騎自行車送外賣減重的日常生活，為這一現象提供了豐富的實踐案例與直觀的視覺呈現。 「我們建了『騎手減重群』，每天分享騎行數據，互相監督。」在寧波工作的陳雨桐於近日加入了「送外賣減重」的隊伍，她向作者展示了一款她用的「秒送」APP。在這裡進行實名註冊和理論學習後，便可成為騎手。 在該APP頁面上的「配送工具」一欄，作者注意到有自行車、電動車、大踏板電動車等交通工具。 「我們減重人一般會選擇自行車，並且設置自己的常駐區域，太遠的單子一般不接。」陳雨桐說，群裡還會組織「周末騎行局」，把送外賣變成社交活動。 而今，年輕人正用獨特的方式重新定義「工作」與「生活」，他們騎著自行車穿梭在樓宇之間，既是為他人傳遞美味，也是在為自己雕刻健康。 「這本質是數字時代『零工經濟』與健康需求的結合。」業內專家指出，「Z世代」成長於網際網路時代，他們更擅長利用碎片化時間，通過技術工具實現自我管理，「送外賣減重」現象折射出健康消費平民化、職業選擇多元化、技術重塑生活方式的三大趨勢。(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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