與「Labubu」高度相似 長沙郵局海關查獲600個鑰匙扣
2025-11-22 15:29 5,789次浏览8月初，美團、淘寶閃購及餓了麼、京東分別發文呼籲：抵制無序、惡性競爭。 美團發布《繁榮行業生態，抵制無序競爭》，承諾將從自身做起，並呼籲行業共同構建良好生態，促進餐飲服務行業規範健康持續發展。美團表示，開展補貼活動，嚴格遵守法律法規，不以顯著低於成本的價格銷售商品和服務，嚴重扭曲價格信號，擾亂市場競爭秩序，造成浪費；依法向商家和消費者公示補貼信息，不對補貼總額進行誇大宣傳。要傾聽廣大商戶意見，降低商戶經營成本，從「比價格」回歸「比品質」「比服務」，促進外賣和堂食平衡發展，構建理性可持續的商業環境，努力提高騎手權益保障水平，避免騎手收入大起大落，就業大進大出。 圍繞「構築公平透明、各方共贏的機制」，淘寶閃購和餓了麼發布的《持續提升服務推動良性競爭激發消費煙火氣》一文作出了4項承諾，包括從消費者和商家需求出發，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。 淘寶閃購和餓了麼承諾，堅決尊重市場運營規律，保障商家實收與盈利空間，不做大規模「0元購」等非理性促銷活動。聚焦合理規劃發放補貼，淘寶閃購和餓了麼建立了專項的嚴查和治理機制，並設立了兜底賠付。同時，平臺的促銷活動將為消費者提供簡單明晰的優惠信息，展示價即到手價，保障消費者權利。此外，這兩家平臺還圍繞商家參與、商品品質、騎手權益等核心議題，建立了「傾聽-徵詢-優化-反饋」體系。 京東發布了《踐行主體責任和社會責任共建外賣行業健康生態》，承諾將抵制「0元購」等惡性補貼，絕不以衝單量體現市場地位、製造市場泡沫；搭建簡單透明的補貼機制，依法向商家和消費者公示營銷活動信息，商家可自主經營和參與促銷活動。推動行業從「比補貼」回歸「比品質」「比服務」；為商家提供佣金激勵、廣告激勵、流量扶持、配送費補貼、爆品運營、專屬售後等服務，幫助好商家更好經營；優化騎手保障，提升外賣騎手職業尊嚴感和獲得感。 此前，外賣行業補貼引發社會廣泛關注，不少行業協會、商家發聲，希望停止「0元購」等內卷式補貼促銷行為，構建良好行業生態，實現多方互利共贏良性發展。 7月18日，市場監管總局約談餓了麼、美團、京東3家平臺企業，要求相關平臺企業嚴格遵守《中華人民共和國電子商務法》《中華人民共和國反不正當競爭法》《中華人民共和國食品安全法》等法律法規規定，嚴格落實主體責任，進一步規範促銷行為，理性參與競爭，共同構建消費者、商家、外賣騎手和平臺企業等多方共贏的良好生態，促進餐飲服務行業規範健康持續發展。 中國社會科學院財經戰略研究院研究員、服務經濟與網際網路發展研究室副主任黃浩撰文指出，這場「補貼大戰」從本質上看，是電商平臺沿用流量邏輯，繼續「燒錢換市場」的商業競爭策略。尤其對於構成行業基石的廣大中小餐飲商家而言，更像是一場「飲鴆止渴」的危機。 「補貼僅是手段，而非目標。」中央財經大學中國網際網路經濟研究院副院長、中國市場學會副會長歐陽日輝指出，單獨的價格補貼只補貼了需求，若供給不夠、履約不穩，終將引發結構性失衡。 「我們不應遏制正常的市場競爭，但有必要對非理性競爭行為加以引導。」知名經濟學者、工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林建議，保持外賣平臺準入門檻的開放與暢通，確保市場中長期存在3家以上實力相當的平臺，以維持競爭格局，同時推動平臺佣金透明化，公開商家引流成本，以促進行業公平與可持續發展。 歐陽日輝建議，網際網路平臺進一步完善補貼計劃，防止競爭過熱的局部情況，強化對中小商家和騎手權益的保護，同時引導平臺加強技術創新與商業模式升級。他還提出，政府與平臺需建立良好的溝通機制，統籌監管力量，推動成立全國電子商務行業協會，協同推進數字消費等新業態的基礎設施建設。 中青報·中青網記者 賈驥業 魏婉來源：中國青年報
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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