第五屆中國—蒙古國博覽會啟幕 香港主題展覽受關注
2026-02-23 17:48 6,547次浏览財米油鹽｜「反內卷」成熱詞，普通人如何理解它？ 羊毛出在羊身上，「價格戰」沒有贏家。 前陣子的「外賣補貼大戰」全網刷屏。低至「零元購」的補貼優惠一時讓消費者得利、商家漲單、騎手增收，但也造成了非理性消費、商家爆單、騎手不堪重負。如果任其發展，不斷攤薄的商家利潤、逐漸縮水的產品質量和配送服務，不僅將造成「穀賤傷農」的局面，還會逐漸蠶食消費者權益。 於企業而言，「內卷式」競爭常常「光賺吆喝不賺錢」，甚至導致虧本。數據顯示，2024年汽車行業利潤率降至4.3%，新能源品牌中僅有比亞迪、賽力斯、理想、零跑4家盈利，多家車企研發費用出現下滑。降價帶來的成本壓力沒有憑空消失，而是轉嫁到了供應鏈企業身上，嚴重危害產業鏈健康可持續發展。 於經濟發展整體而言，無底線的「價格戰」如同「興奮劑」，只能獲得短期刺激。利潤擠壓下，企業或許降薪裁員，更無力投入研發與人才培養。長此以往，產品和品牌競爭力終會受到「反噬」，並將動搖宏觀經濟根基與全球競爭力。 自去年底中央經濟工作會議以來，多個重磅會議都旗幟鮮明地強調要「防止『內卷式』惡性競爭」。近段時間，我國「反內卷」力度更大、措施更細：6月底，反不正當競爭法完成修訂；7月底，價格法修正草案徵求意見稿，進一步完善反不正當競爭與定價行為的規則制度；中央財經委員會第六次會議將「治理企業低價無序競爭」和「推動落後產能有序退出」列為重點任務。 部分行業已應聲而動：17家車企宣布將供應商支付帳期統一至60天內；33家建築類企業聯合發出建築行業「反內卷」倡議書；多家國內頭部光伏玻璃企業計劃集體減產30%。 不拼價格，拼價值！經濟領域「反內卷」的齒輪已開始轉動，要見實效，仍需社會各界持續發力、協同配合，才能讓齒輪轉得更順，共同打造投資有回報、企業有利潤、員工有收入、政府有稅收的多贏局面。 總策劃：孫海峰 製片人：章斐然 謝婷 監製：呂騫 策劃：申佳平 李佳 文字：方經綸 攝像：史新培 剪輯：石雪 實習生廖小榕 設計：鄭美鈺 包裝：趙晨
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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