香港民眾沉浸式體驗港產電影的「臥底世界」
2025-10-21 23:40 3,146次浏览在八月的熱浪中，汽車行業的年度盛事——汽車之家818全球購車節於萬眾期待中盛大啟幕，瞬間點燃新一輪購車熱潮！本次活動以「廿念不忘·智AI未來」為主題，始終聚焦 「真福利、真補貼」：既是在汽車之家成立二十周年的裡程碑時刻，以實打實的優惠回饋千萬用戶；更是緊跟國家大力促進汽車消費的政策導向，為持續提振車市活力注入強勁動力。 2025年的中國車市正面臨新的挑戰，競爭激烈程度前所未有。乘聯會數據顯示，2025年上半年中國市場乘用車累計零售銷量達到1090.1萬輛，同比增長10.8%，新能源乘用車累計零售銷量546.8萬輛，同比增長33.3%，滲透率50.2%。亮眼成績單的背後是國家「以舊換新」政策的強力推動。商務部數據顯示，截至5月11日，2025年汽車以舊換新補貼申請量達322.5萬份。 根據國家統計局數據，2025年1-6月的社會消費品零售總額中，汽車消費額23468億元，同比僅增1%，與10.8%的銷量增速相去甚遠。這種差距與行業的激烈競爭不無關係。據汽車之家大數據，2025年Q2整體市場平均成交價相比2022年Q2下滑高達14%。成交價的下探進而影響了行業利潤。乘聯會秘書長崔東樹近期表示，2025年1-5月的汽車行業利潤為1781億元，同比下降11.9%；汽車行業利潤率為4.3%，低於下遊工業企業5.7%的平均利潤率。 綜合行業發展要求、客戶需求和用戶期待，2025年汽車之家818全球購車節將著力於推動高質量的購車轉化。希望通過聯合眾多生態夥伴，匯聚各方補貼資源，打通線上線下消費場景，實現消費者、商家及平臺的價值共贏。 生態夥伴加持 真福利惠及更多用戶 歷經六年沉澱，汽車之家818全球購車節已成為極具代表性的汽車行業IP。在此基礎上，面對行業新挑戰，尋求生態共建、打破行業壁壘、覆蓋更廣泛人群成為2025年818的重點。為此，汽車之家將攜手平安產險等生態夥伴，構建全域流量矩陣，讓更多潛在購車用戶有機會暢享多重福利。 今年，平安產險將通過平安好車主APP、平安代理人和合作維修廠，構建起從線上延伸至線下、覆蓋多線級城市縱深的傳播陣地，從而更加高效的將活動信息觸達超過7000萬在保車主。在電動化轉型持續推進的背景下，藉助此次818全球購車節的豐厚福利，更好的滿足這部分消費者的增換購需求，也為合作夥伴帶來更多高質量商機。 多維場景聯動 真補貼推動更優成交 2025年恰逢汽車之家成立二十周年，為感謝5億用戶一直以來的大力支持，汽車之家將與合作夥伴一起拿出真金白銀補貼用戶，並打通線上領券到線下成交的全流程，讓消費者真正獲得更實惠、更優質的購車體驗。 在線上，本次818全球購車節將更加聚焦直播生態。不僅會提供全天候不間斷直播，讓用戶可以隨時看意向車型講解，獲取本地最新補貼政策和優惠行情；還將於8月18日當天舉辦超級品牌日，邀請品牌高管親臨直播間，談品牌發展，送購車紅包，最高金額可達數萬元。不僅如此，自8月1日至9月30日，用戶上汽車之家的相關專題聚合頁參與互動遊戲，即有機會贏取數額不等的購車補貼，數量有限，先到先得。 在線下，汽車之家通過新零售門店搭建起覆蓋超200城的一站式選購平臺。不僅有「AI買手」提供客觀、專業、詳盡的選購方案對比，還可通過「AI全息智駕倉」對意向車型進行立體拆解展示，「車主陪同AI對比試駕」可以實現多車同場體驗和真實口碑傳遞，讓消費者選車省心，買車省錢。在部分城市的汽車之家空間站，網友還可以到店體驗全國首部汽車主題VR空間大電影，在虛擬與現實的交織中感受汽車文化，為自己的購車體驗增添獨特記憶。 連續舉辦多年的「汽車之家818百城車展」活動也正在如火如荼的展開，不僅有豐富的汽車品牌與車型，還有激情澎湃的音樂現場和遊戲賽事，通過將汽車展示與潮流文化有機結合，提供遠超普通車展的情緒價值，帶給大家全新的逛展體驗。 不僅如此，二手車惠買集市也為消費者提供了更多選擇，上萬款優質車源限時底價，平臺補貼、商家補貼傾囊放送，對於追求性價比、青睞經典車型的「老司機」而言無疑是個好消息。 以電動化、智能化為引領的汽車產業變革進入關鍵階段，汽車之家發起的「818全球購車節」為提振車市消費信心、助推中國品牌向上發展發揮了重要作用，一舉成為汽車行業舉足輕重的年度盛會；2025年，面對汽車產業的新挑戰、新課題，「818全球汽車節」聚焦最緊迫的問題與最核心的訴求，打出「真福利！真補貼！」的口號，充分整合生態資源，幫助用戶降低購買成本，賦能商家提升銷售質量。 在行業「內卷」加劇的當下，汽車之家將繼續肩負起行業責任與社會責任，積極發揮平臺優勢，助力中國汽車產業邁向更高質量的發展階段。
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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