修建運河，一個極難做出的決策
2025-12-09 18:20 2,468次浏览烏魯木齊8月12日電 (陶拴科 趙格瑤)十年前，賣香梨還得擔心，生怕路上出差錯。如今，王曉紅的網店不僅全國包郵，三四天就能送到北京、上海和廣州等地。 王曉紅生活在新疆尉犁縣，最初靠著一次電商培訓起步，憑藉對品質和誠信的堅持，最終成為當地電商帶頭人。 起步：用情創業贏得信任 2015年冬天，王曉紅從朋友那裡得知尉犁縣電商協會要開展電商培訓項目，她毫不猶豫報了名。 王曉紅回憶：「培訓班初期報名非常踴躍，約有七八十人，把培訓辦公室都坐滿了。學員中有不少像我這樣的家庭婦女，也有一些剛畢業的大學生。」 起初，大家參與熱情很高，但後來堅持下來的人逐漸減少，培訓結束時剩下約六十人，最終一直從事電商工作的只剩不到十人。 王曉紅在田間直播。受訪者供圖 培訓結束後，學員們搬進政府免費提供的店面，正式開啟獨立運營。大家積極主動尋找貨源，拓展銷售渠道，利用線上線下多種方式推廣產品。 隨著電商知識和技能的不斷提升，尉犁縣的電商氛圍逐漸濃厚起來，越來越多人加入其中，形成良性互動和合作。 「初期非常艱難，常常十天半個月都沒有一個訂單。看到同期創業的大學生忙著打包發貨，我壓力很大，甚至動過放棄的念頭。」王曉紅說。 儘管如此，王曉紅選擇了堅持。為確保質量，她堅持親自到田間地頭查看農產品的生長情況，親嘗口感。「我下地裡收購，親口嘗一下，只有確認新鮮、味道好才收購銷售給顧客。」 有時為了保證最佳品質，王曉紅寧願推遲產品上市時間，儘管這可能導致短期訂單減少。 在包裝環節，王曉紅也嚴格把關。「貨物收回後，我們會進行人工挑選，剔除有損傷或瑕疵的果實，按照等級分類，確保最終發給顧客的都是優良產品。」 誠信是最好的「護身符」 2018年之後，電商競爭也更加激烈。為適應變化，王曉紅不再只依靠微信朋友圈和淘寶，開始嘗試在抖音、快手、微博等多個社交平臺推廣銷售產品。 在社交平臺上，王曉紅投入很多時間和精力，每天發布三到四條商品推廣信息。即使是同一種產品，她的宣傳文案也經常變化，有時結合熱點事件或不同生活場景，努力貼近消費者的需求和興趣。除推銷商品，她還經常分享新疆特色美食、風土人情和自己的生活，讓帳號內容更真實、親切，拉近了與粉絲的距離。 她說：「2016年我就開始做自己的微博號。有些人做幾天就放棄了，我一直堅持，慢慢積累了不少粉絲。」 然而，網絡環境複雜，難免會遇到挑戰。有一次，一位曾購買過她產品的網友留言質疑她的枸杞存在質量問題。面對壓力，王曉紅沒有妥協，「我寧願掏錢去檢測，也不願拿錢了事。」 為證明清白，也為了維護自己和產品的聲譽，王曉紅前往市場監督管理局申請了專業檢測，結果證明她的枸杞完全合格。拿到這份權威檢測報告後，她第一時間在微博、微信等所有運營平臺上公開了結果。 這一舉動徹底澄清質疑，成功化解潛在的信任危機，保住了店鋪口碑，更重要的是，向所有顧客和粉絲展現了她對產品品質的自信和對誠信經營的堅持。這種公開透明、直面問題的處理方式，反而贏得更多人的信任和尊重。 讓新疆好貨走出「深閨」 三年前，王曉紅遇到一件讓她印象深刻的事。當時，村裡有十多噸葡萄因銷路不暢，眼看就要爛在地裡。她抱著試一試的心態，藉助電商助農，聯合「大V」推廣，沒想到效果遠超預期。「三天時間，我們就賣出三千多單！」 有人問王曉紅：「做電商這麼辛苦，還經常被誤解，你覺得值得嗎？」她總是說：「我覺得很值，能幫村民把農產品賣出去，大家日子都好過了，辛苦點也無所謂。」 王曉紅直播銷售庫爾勒香梨。受訪者供圖 如今，看著一輛輛快遞車把新疆的香梨、羊肉、葡萄乾發往全國各地，王曉紅內心充滿自豪。 「這十年，我們村變化特別大。最早的時候，連幾棟像樣的樓房都沒有，現在村裡越來越整潔漂亮。」王曉紅說，「以前很多人都不知道新疆有什麼寶貝，現在不一樣了，我們的葡萄能甜到廣東，香梨能脆到東北，這都是電商的功勞。」 新疆電商經歷了起步階段物流不暢、平臺稀缺，到如今實現全國大部分地區包郵、發貨高效的飛躍發展。隨著基礎設施的完善和數位化平臺的普及，越來越多人投身助農事業，推動新疆優質農產品走進千家萬戶，助力地方經濟繁榮。(完)
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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