最高法發布第一批涉企行政強制典型案例
2025-11-17 13:22 2,179次浏览上半年，國內生產總值同比增長5.3%，比去年同期提高0.3個百分點。「我國經濟基礎穩、優勢多、韌性強、潛能大，長期向好的支撐條件和基本趨勢沒有變」。 這樣的判斷，可以從經濟運行的細微之處找到依據：走進一家賣場，從一塊智能手錶看消費新變化；走進一座工廠，從一臺工業機器人看製造業轉型升級；走進一家外貿企業，看跨境電商如何拓渠道穩訂單……管中窺豹，見微知著，今起，本版推出「年中經濟微觀察」系列報導，透過鮮活個案觀察上半年中國經濟的動力與活力。 ——編 者 「這款手錶的特色功能是血壓異常時自動預警。」 「顧客詢問手錶一鍵微體檢功能的操作步驟時，要這樣回答……」 「這款手錶國補後能省448元，要和顧客說清楚。」 上午9時，在湖南長沙萬象城華為智能生活館，晨會上，店內銷售吳倩正與其他店員模擬消費者選購時的場景，反覆確認幾款智能手錶的運動、健康監測功能。 「向顧客解釋好健康功能和補貼政策是考核的重點。」吳倩翻開培訓手冊，上面密密麻麻地寫著「健康監測功能介紹」「運動功能展示」「補貼申請流程」「常見問題解答」…… 晨會剛結束，吳倩接到區域經理的電話，「有幾款手錶的庫存不多了，特別是有血壓監測功能的表款，不夠賣，得再備點貨。」對著進貨單、庫存情況，吳倩在系統裡提交備貨申請，備註寫道：「需求增加，七成顧客諮詢血壓監測功能。」 備貨忙，與消費品以舊換新政策激發出的健康消費升級趨勢緊密相關。 「我這款運動手環用了幾年了，想換款新的，希望續航時間長點，功能多點。」 一對中年夫婦來到店裡，丈夫王宇程拿起手環、手錶，逐一試戴；他的妻子比對不同顏色的錶帶，看哪一款與自己的穿衣風格更搭。 「你有時候睡不好，這個睡眠監測功能看起來挺適合。」「咱們運動的時候戴上這塊表，運動了多久、消耗的熱量也能記下來。」夫妻倆一邊說，一邊體驗著手錶上的功能。 「這款表的健康和運動功能挺好，國補後多少錢？」王宇程問。 「白色素皮錶帶款原價1688元，您的手環折舊大概能抵200元，店補有400元，國補再打八五折，最後是924.8元。」店員用計算器算了算。 王宇程點點頭，決定買下情侶款：「店補、國補疊加，挺實惠。」 隨後，店員指導王宇程打開「雲閃付」APP，領券、掃碼。「折舊價加店補、加國補，省下763.2元」，系統30秒內算出優惠價格。便捷的消費過程，讓政策紅利精準觸達——僅智能手錶手環，該門店6月就售出400餘個。 不遠處，顧客陳曉正在試戴新款手錶，「網上參數太抽象，現場試才知道合不合適。國補加店補能省幾百元，特別是監測心率變異性、血氧飽和度等功能，特別適合健身用。」 店員剛接待完陳曉，顧客劉明又帶父親前來：「我爸有高血壓，能給我推薦一款嗎？」店員演示手錶測血壓的步驟，展示「親屬定位」和通話功能，當佩戴人血壓異常時，智能手錶會聯繫緊急聯繫人。劉明感嘆：「這塊表就是一個移動的『健康管家』。」 隨著消費品以舊換新政策落地顯效，這樣的場景在全國各大賣場頻繁上演。方寸大小的智能穿戴設備，正成為觀察消費升級的又一獨特窗口。政策持續加力擴圍，今年，手機、平板、智能手錶手環等數碼產品納入補貼範圍，推動相關產品銷售——今年以來，超6900萬名消費者購買數碼產品超7400萬件。 「消費者越來越看重健康監測功能。」從業多年的吳倩說，「以往顧客關心續航時間和價格，現在還要問血壓、血氧監測等功能。我們得補習相關知識，不能讓顧客質疑我們的業務能力。」商場要求銷售人員牢記國補具體優惠及領取方法，確保每位顧客了解能享受到的優惠政策。門店每周新增兩場專項培訓，內容從參數背誦轉向健康數據解讀。 服務升級，產品也要升級。目前，千元以下的智能穿戴設備多能滿足基礎運動需求，更高價格的機型則聚焦健康管理。不管是入門款，還是高端款，都配備了運動及健康監測功能，部分廠商與醫療機構合作，提升監測精度，幫助消費者快捷了解健康情況。 「又新增兩筆預訂。」閉店前，新訂單出現在了系統中，吳倩趕快向總部申請加大備貨量。 消費者的消費理念在改變，廠商的產品和服務不斷升級。以舊換新一頭連著消費者，一頭連著產業，政策的好處，消費的新變化，都在方寸之間的「健康帳本」上顯示著。 人民日報 本報記者 楊 迅
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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