多地發補貼、託育消費券，能破解「帶娃難」嗎？
2025-11-09 20:18 2,549次浏览成都市精心策劃的「世運有禮 成都等你」暑期消費季——世運消費惠民專項活動正在火熱進行中！ 圍繞「票根經濟」整合全城消費資源，面向世運會嘉賓及市民遊客，推出票根優惠、全城潮購、餐飲有禮、必購必帶等N項福利，打造多元消費場景，營造「主客共享、近悅遠來」的消費氛圍，誠邀全球賓客暢享成都萬千氣象。 持「票」玩轉成都 各區票根優惠折扣紛呈 成都票根優惠打卡地圖已優化到3.0版，成為服務消費新亮點。票根涵蓋賽事、演出、展會、結婚證、景區、博物館等6大類46項，滿足市民遊客多樣化需求，讓市民遊客憑票根暢享優惠。 成都各區票根優惠折扣紛呈。青羊區內的龍抄手、耗子洞、享月湯皇、味在草堂、壹零捌道、百勝餐飲等25家餐飲，推出8.5折至8.8折及贈菜；天府新區的小酌喜玉、南貝創意餐廳(興隆湖店)等13家餐飲，持活動門票、活動參與證件或證明推出最低8折優惠；在高新區內的紅旗、仁和新城、蘇寧等超5000個消費點位，持世運會門票可享15%消費獎勵，並聯合滴滴推出打車125元專屬券包，累計金額1000萬元；金牛區憑景區或賽事票，在15天內享西藏飯店、寬窄巷子希爾頓歡朋等超20家酒店最低8折優惠；簡陽市推出「機票+」系列促消費活動，憑5日內天府機場登機牌，可享餐飲8折等優惠。 為了迎接世運會，各大餐飲企業、商場也紛紛推出「世運有禮成都等你」活動。從餐飲折扣到住宿優惠，從交通禮包到消費獎勵，成都多區聯動打造「一票暢玩」消費生態，讓票根成為串聯成都消費場景的紐帶，為市民遊客帶來實實在在的便利與實惠。 全城潮購 成都逛街消費有禮 「成都逛街計劃·消費有禮」活動火熱來襲。青羊區聯動串聯寬窄巷子、文殊坊、西村大院等13個街區、商圈及50餘家商戶，以遊戲、消費打卡換禮品吸引市民遊客逛街打卡；高新區推出1000萬打車券，消費者在成都SKP、環球中心、鐵像寺水街、世豪廣場、招商大魔方、仁和新城等10個場景消費後，帶話題發朋友圈可獲哪吒海報及125元打車禮包，增添逛街實惠。 「餐飲美食有禮」活動也在成都多區精彩上演。天府新區發布全域美食地圖，集結7家米其林、黑珍珠及特色名店推出「世運天府饗宴」主題套餐，發放滿減券及團購券；西安路美食街的「西門有局·宴蓉城」融合非遺與潮流，開展文藝展演、非遺巡遊等，近30家商戶推出特價秒殺等優惠；青羊區聯合成都文旅集團、美團大眾點評舉辦「食尚蓉城·味美青羊」必吃榜市集，為市民遊客帶來豐富味覺體驗。 世運會各大賽區促消費精彩紛呈。東部新區天府國際智鏈產業社區打造14個非遺體驗和煙火市集、熊貓玩偶巡遊，為外賓提供可逛的拍照留念場景；武侯區在玉林三巷·民謠裡推出民謠音樂表演、露天咖啡暢飲、汽車尾箱集市等。 成都必購必帶 帶一份世運好禮回家 為滿足遊客「帶一份成都禮物回家」的期待，成都推出了第一批成都「必購必帶」商品清單。清單從現有「中華老字號」「四川老字號」「國家地理標誌產品」等名錄中精選了「成都禮物」「成都味道」兩大主題100+款特色好物。市民遊客可以在成都重點文博場館及寬窄巷子、錦裡、東郊記憶、成都錦門等景區景點的文創店、集合店、專賣店「邊玩邊買」，也可以在春熙路、交子等商圈的重點商超、快閃展銷點「邊逛邊買」。同時，伊藤洋華堂雙楠門店及鐵像寺水街的「必購必帶成都有禮」夜市也已陸續亮相。 據悉，「世運有禮成都等你」暑期消費季將持續至8月底，以世運會為契機，整合全城消費資源，讓「逛世運商圈、品天府美食、享活力夏夜」成為暑期生活常態。 華西都市報-封面新聞記者易弋力
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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