線上秒開處方藥亂象亟待治理
2025-11-06 14:45 3,751次浏览瑞幸再次「爆了」。8月7日立秋這一天，在外賣大戰疊加「秋天第一杯奶茶」的營銷節點，瑞幸咖啡交出了銷售超過2000萬杯的爆單成績，是目前已公布戰績的現制茶飲品牌中的第一名，就此，瑞幸專門發布公告「感謝所有夥伴」。 據悉，8月7日瑞幸「秋一杯」當天銷量最高的門店是上海陸家嘴正大廣場1F店，單日杯量高達2691杯！而當天銷量TOP5城市是上海、深圳、北京、廣州、杭州。 外賣平臺的促銷大戰本質是「資源爭奪戰」，而「秋天第一杯奶茶」作為流量高地，進一步放大了品牌實力的差距。頭部品牌(如瑞幸、霸王茶姬等)如能與平臺深度綁定，可以拿到更大力度的補貼資源。 根據公開信息，餓了麼與淘寶在杭州邀請了頭部茶飲品牌，協調提前備貨和運力支持，應對爆單後配送延遲的問題。美團則與多家茶飲品牌推進「新品首發」合作，包括星巴克、瑞幸咖啡、蜜雪冰城、庫迪咖啡、茶百道、滬上阿姨等茶飲品牌，通過新品首發強化與品牌商的關係。 有咖啡專家分析稱，外賣平臺的促銷大戰既是「秋天第一杯奶茶」情感溢價的放大器，也考驗品牌在平臺規則中平衡數位化管理和供應鏈的能力。瑞幸的供應鏈體系(原料採購、門店備貨、中央工廠生產)和數位化管理體系恰恰具備「瞬時擴容」能力，在外賣大戰中，其供應鏈韌性功不可沒。 瑞幸能夠在立秋節點實現單日2000萬杯的爆單規模，其背後的數位化管理體系是核心支撐。這套體系覆蓋了「需求預測-供應鏈響應-門店履約-用戶服務」全鏈路的動態協同系統，通過數據驅動決策，將爆單壓力轉化為可控的運營效率。 此外，在原料端，瑞幸深入廣西橫州共建茉莉花基地，採用優質茉莉花茶用於輕乳茶系列產品製作，讓產品自帶 "優質原產地" 背書。今年3月，瑞幸又「包下」印尼邦蓋群島作為專屬生椰島，未來5年聯合合作夥伴計劃採購約100萬噸椰子原料，保障現象級大單品生椰拿鐵的原料供應。近期投建的廈門超級工廠更是行業標杆，這座計劃年烘焙產能5.5萬噸的工廠，將與崑山、屏南、青島基地構成年產能15.5萬噸的中國最大咖啡烘焙網絡，進一步強化瑞幸供應鏈自主掌控能力。 根據最新財報，在2025年第二季度，瑞幸咖啡實現總淨收入123.59億元(17.23億美元)，同比增長47.1%；營業利潤同比增長高達61.8%至17億元，營業利潤率進一步提升至13.8%。二季度新增交易客戶數超2870萬，月均交易客戶數同比增長32%，達到近9170萬，再創歷史新高。截止到第二季度末，瑞幸累計交易客戶數突破3.8億。
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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