老藥新用破解罕見病治療難題
2026-02-17 02:29 5,836次浏览「產品絕對好，價格相對更便宜」——當無上巖板在設計師朋友圈刷屏時，這個擁有央視背書的民族巖板品牌，正以全國200+門店的硬實力打破進口品牌壟斷，這不僅是渠道的擴張，更是一場品牌生態的進化。近期，搜尋引擎激增的「進口品質國產價格」標籤背後，是一場中國製造的品質逆襲——從華人設計師高爾夫球聯賽冠名品牌，到千人設計師遊學企劃再到總部展廳榮登環球設計背後的設計野心......這個被央視背書的民族巖板品牌正以破圈之勢，將巖板從建築材料升維成審美藝術。渠道版圖：核心城市全域覆蓋的品牌底氣從創立之初，短短兩年無上巖板便已完成北京、上海、深圳、廈門、成都、廣州、武漢、西安、福州等30座核心城市的戰略布局，以全國200+門店的硬實力衝破進口巖板壟斷趨勢，成為民族巖板渠道增長覆蓋率第一品牌。這不僅僅是規模的擴張，更是民族智造的有力宣言。無上巖板實行「精準打擊」策略，卡位高端商圈（紅星美凱龍、居然之家等A類商圈）專設品牌展廳，定位中高階消費群體，以對標國際一線品牌為基準，將東方審美結合國際流行趨勢，先後打造多款行業爆款，成為民族巖板的領航員。行業影響力：從冠名賽事到價值共生冠名頂級賽事，引爆行業影響力無上巖板攜手華人設計師高爾夫俱樂部，獨家冠名「無上巖板」杯大中華聯賽·海峽賽區，以球會友，將競技精神融入設計與材料美學的探索之中，用更優質全能的裝飾材料，築造多變美好的人居空間。無上巖板通過中國智造研發、交付實力的升級成功連結中國設計先鋒，用新材引領設計新趨，助力華語設計走向世界舞臺！設計在路上：上千名設計合伙人集聚總部，共研設計新態勢2024無上邀請全國1268名設計師朋友來到福建水頭·總部展廳進行參觀與交流，近距離感受非遺古城下的醞釀而生的新銳品牌建設，破界互動以巖會友，對新時代建築設計下的巖板應用與創新暢所欲言。無上巖板總部展廳作為活動的重要場所，以《環球設計》首發，以獨特的在地性文化理念融合建築結構設計，榮獲2024亞太區室內設計大獎！豐富的全巖應用展示空間與工藝、產品、花色的巧妙陳列運用，無不彰顯無上巖板的匠心獨運與卓越品質，吸引了無數設計師朋友的目光。在這裡，巖板不再僅是裝飾材料，更是完美人居的情緒載體。對話大V：探訪行業「隱形冠軍」的秘密武器@安東尼本尼Antony專訪國產巖板品牌的「隱形冠軍」——無上巖板，當天視頻曝光量破百萬。網際網路大V@大餅的設計圈打卡無上巖板總部展廳，感受民族品牌愛拼敢贏的精神力。審美藝術×圈層塑造×人文溫度，無上巖板的三維生態已超越傳統建材品牌。「以巖為基，設計無界」是無上巖板交給行業的終極答案，畢竟，比追求鋪陳產量更重要的是讓每片巖板都成為價值共鳴的媒介。
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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