上海虹口區圖書館角落留言本出圈:紙筆互動搭起「服務連心橋」

2025-10-21 20:43 1,346次浏览

  專家:平臺「反內卷」需轉向落實,破局關鍵在於調整算法邏輯   日前,美團、餓了麼、京東三大平臺同步發聲,承諾抵制惡性競爭、規範促銷行為,同時提出多項限制補貼行為的舉措。   那麼線下商家感受如何?近日,成都商報-紅星新聞記者在走訪中發現,仍有不少商家表示,外賣不賺錢,大額優惠券和紅包減免金額過高,每單實收金額遠低於商品定金。   對此,網經社電子商務研究中心分析師陳禮騰表示,外賣平臺「反內卷」破局關鍵在於平臺調整算法邏輯,降低促銷活動對流量分配的權重,增加服務質量、用戶評價等維度佔比;同時,明確補貼成本分擔比例。監管部門需強化執行力度,定期公布平臺抽成比例、補貼規則等數據。   外賣紅包減免高   兩瓶啤酒比線下少賣16元   日前,一名精釀啤酒門店負責人向記者展示了一筆美團外賣訂單,這筆產生於8月5日的訂單顯示,顧客點了5斤果啤和5斤鮮啤,一共是96元加上兩個杯子1元以及2元包裝費和2元配送費,但是顧客使用了10元紅包和5元商家代金券、5元滿減、2.6元滿減配送費的優惠,合計優惠了22.6元,顧客支付了79元。商家到手是70.22元。   這名負責人稱,這一單在線下店的售價為79元,另外加上外賣包裝的成本2塊錢,合計是81元。這一單就比線下低了10元左右。自己的門店是連鎖品牌,定價權不在門店自己,在線上原本9.9元和5.9元一斤的啤酒分別漲到12元和7.2元一斤,使得整體的訂單比線下貴了不少,但加上各種紅包和優惠,自己實收仍然低於線下。   這名負責人還提到,以一件線下售價30元的瓶啤為例,線上的價格為35元,有名顧客通過外賣平臺下單兩瓶,各類優惠達到19.6元,配送費是6.9元,顧客實際支付價格是57.3元,自己實收43.86元。這兩瓶啤酒就比線下少賣16元多。   另一名飲品店的負責人告訴記者,上個月外賣平臺推出「1元購」和「0元購」的時候,是平臺與品牌方協商了一個價格,讓門店、品牌方讓利,最後平臺把補貼分給商家。回歸正常以後,一杯飲品線下大致是10元,在線上定價到13元,平臺如果讓利5元,到手也就8元,等於仍然讓掉了商家的利潤。   一名賣烤串的商家稱,紅包減免有時候可以漲到10元。線下堂食已經與平臺的售價出現了倒掛。   為了少「虧」錢   有商家提高外賣平臺標價   一名砂鍋店的店主告訴記者,她的一份砂鍋燴麵線下售價是10元,在平臺標價達到了14.8元,即便這樣到手也才8元。一份排骨砂鍋線下22元,在線上將價格標到25.8元,顧客實際16元左右就能買走。她考慮如果繼續將平臺價格標高,可能會帶來不利影響,所以也是「賠錢賺吆喝」。   一名雞公煲店的負責人表示,店內一份20元的黃燜雞在平臺標價達到35.8元,加上7元的配菜總計43.8元,但各類優惠券和補貼直接能把價格降到29.8元,這樣的價格仍然高於堂食。但這一單店裡的預計收入只有19元左右。   這名負責人還稱,產品的定價是幾年前商家定的,此後平臺總是單方面調整定價,主要提高定價以讓顧客感到折扣力度更大。   網經社電子商務研究中心分析師陳禮騰表示,商家「外賣到手收入低於線下」的矛盾,本質是線上定價機制扭曲。為覆蓋抽成和配送費,商家需提高線上標價,但消費者對價格敏感度高,商家只能通過「虛高標價+折扣」吸引流量,最終導致實際收入低於線下。   疑問   平臺技術服務費在6%-8%   為何商家「體感」不好   某外賣平臺一名工作人員告訴記者,平臺的技術服務費,就是大家理解的佣金,這部分是6%-8%。如果自配送,則是9%-9.5%。這項費用,成一單就按比例抽取。對於配送服務費,一般佔訂單實付費用的15%左右,這筆錢不是平臺收入,而是用於支付騎手和合作商的配送成本。這筆錢也是成交一單就要支付一單。   「紅包、優惠券,以及給用戶免配送費,這些都不是必須項,而是彈性自主選的。商戶在平臺可以自主選擇是否、多少、何時來上這些策略,也可以不上。」該工作人員表示,在商家看來,商家在平臺上的實收金額相比商品訂單金額要少至少20%,他們默認這些支出都是平臺抽走的佣金。但平臺官方公布的佣金收取比例只有6%-8%。雖然平臺在「反內卷」,但商家體感並不好。   有財經類媒體曾在報導中表示,補貼活動成本主要是由平臺或服務商、商家共同承擔的優惠券,其中商家的分攤金額往往最多;配送服務費則是商家使用騎手配送支付的費用,為吸引用戶下單,相當一部分商家選擇全額承擔配送費;平臺佣金,對應平臺的信息服務費等,只有這部分收入是全部落入平臺口袋的。   可以看出,商家在平臺付出的給予消費者的促銷優惠是平臺佣金的數倍,有商家會把自己未到手的金額均視為平臺抽成。雖然這些補貼最終是讓消費者得到的優惠,但規則是平臺制定的,商戶不補貼,可能意味著沒有流量和曝光。   專家   商家面臨流量分配不公、   補貼規則不透明等問題   今年以來,網絡平臺的不正當競爭已經屢次引發監管部門重視。7月18日,市場監管總局官網發布消息稱,已對外賣平臺開展行政約談,要求外賣平臺企業理性競爭。此前,市場監管總局等五部門已於5月,針對當前外賣行業競爭中存在的突出問題約談了平臺企業。   8月1日,美團、餓了麼、京東先後在官方渠道發布聲明,承諾將規範促銷。其中,美團在聲明中稱,將堅決規範促銷行為,杜絕不正當競爭行為,推動建立公平有序的行業秩序,促進各方互利共贏。餓了麼承諾合理規劃發放補貼、堅決抵制惡性競爭、持續提升服務質量、合作促進生態共贏。京東也承諾,規範補貼行為、抵制惡性競爭、提升服務質量、促進互利共贏。   8月5日,貴州省市場監督管理局集中約談美團、攜程、飛豬、同程、抖音等五家涉旅平臺企業,要求其嚴格遵守價格法、反壟斷法等法律法規,禁止價格欺詐、哄抬價格、價格串通,嚴禁濫用市場支配地位實施不公平高價、限定交易等違法行為。   對此,陳禮騰表示,平臺「反內卷」政策需從口號轉向落實。當前實際執行中商家仍面臨流量分配不公、補貼規則不透明等問題。破局關鍵在於平臺調整算法邏輯,降低促銷活動對流量分配的權重,增加服務質量、用戶評價等維度佔比;同時,明確補貼成本分擔比例。監管部門需強化執行力度,定期公布平臺抽成比例、補貼規則等數據。   成都商報-紅星新聞首席記者 吳陽   同步播報   多地新規:   騎手遵守交規不闖紅燈每月可多掙千元   近日,美團在東莞、天津、上海、長沙啟動新一輪「不闖紅燈安全激勵活動」。該活動在各地交警及相關部門指導下展開,騎手在配送過程中遵守交通規則、不闖紅燈,每單即可額外獲得1至1.5元獎勵,每月可多掙千元。   「這項舉措很有意義,各外賣平臺在加強騎手安全管理的同時,以更多正向激勵代替負向懲罰的舉措,引導騎手自覺遵守道路交通安全法律法規。」東莞市公安局交管支隊交管科副科長簡喜發說。   活動期間,部分騎手自願報名,穿上定製的騎手服,衣服背面印著「我承諾不闖紅燈」,以接受社會的監督。在東莞,活動推出預熱後就有超過3000名騎手踴躍報名。   據介紹,早在今年5月,美團便在濟南、泉州、惠州、包頭等城市開展騎手交通安全治理試點,為保持零闖紅燈記錄的騎手發放「等燈等燈獎」。活動期間,騎手一周增收達到400多元,試點城市超過2萬名騎手獲得獎勵,專送騎手闖紅燈行為環比減少26%。同時,在全國100餘個城市,美團還將「安全分」納入騎手考核,達到一定安全分等級的騎手將獲得對應月度獎金和權益。   此外,美團正開展專項行動,依託警企共治項目「燈塔計劃」與39個城市交警部門實現數據對接,精準定位交通違法及交通事故風險騎手,針對闖紅燈、超速、逆行、不戴頭盔等行為,根據騎手違法程度和頻次,分別處以警告、強制參加考試、限制接單等管控,並將交通違法情況納入對合作商考核指標中,推動各城市重點路口的騎手闖紅燈率顯著降低。   「我們始終將騎手交通安全放在公司運營的核心並持續投入資源,採取了一系列的措施,包括研發投放智能頭盔、識別交通安全高風險行為騎手,有針對性地進行安全教育。同時,讓遵守交通規則的騎手能獲得獎勵,進一步地引導營造遵守交規的良好氛圍。」美團安全管理部南區總監吳潤偉表示。

  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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