山東民營企業深耕「責任田」 紮根實業書寫「擔當答卷」
2026-02-05 10:21 4,283次浏览本報訊(記者黃洪濤 楊召奎)「以前，爺爺用扁擔、蒸籠挑著水蜜桃去賣，最遠賣到無錫河埒口、無錫火車站；爸爸開著麵包車把桃子賣到了蘇州、上海水果批發市場的檔口；如今，我通過手機把桃子賣到了北京、天津、廣州、深圳、鄭州、石家莊、西安等城市。」8月2日，江蘇無錫陽山水蜜桃品牌「覓桃姑娘」的創始人鈕燕對《工人日報》記者說。 眼下，陽山水蜜桃迎來了集中上市期，冷鏈運輸需求井噴，當地正在上演一場多方加持的「盛夏蜜桃運」。 鈕燕是地地道道的陽山人——爺爺、父母輩都種桃，到她已是「桃三代」。鈕燕感受到，近幾年來水蜜桃品類爆發。 鈕燕告訴記者，大學畢業後，她先是在一家4S店做到管理崗；2016年兒子出生，她索性辭職，一邊帶娃一邊做微商賣桃；2019年女兒桃桃出生那年，她開始做團購生意，全國各地跑客戶，從大型商超到社區團購平臺等，都成了她的穩定客源。憑藉源頭直採直銷模式，「覓桃姑娘」迅速成長為陽山水蜜桃的頭部品牌。 「2021年，被客戶催著註冊公司，因為他們都要開票。」也是從那年起，她的業務開始井噴，全國各地客戶的訂單紛至沓來，催生了大量的長途整車運輸需求。 「我對快遞熟悉，但是整車發貨是另一碼事。一開始經常因為找車難急得團團轉，後來是客戶告訴我，可以在手機上用貨運平臺叫車。」鈕燕說，如今的貨運平臺叫車快、車型全、體驗好，可以很快將桃子賣到全國。 鈕燕介紹，水蜜桃成熟期，正是天氣最熱的時候，為保證桃子的品質和口感，她會從貨運平臺叫冷藏車來運輸。其他季節或市內短途運輸時，則會在平臺上叫高欄、依維柯等車型來運輸，滿足了各類運輸需求。 鈕燕回憶，第一次用平臺叫車時心裡直打鼓：「都是陌生司機，行嗎？能把桃子安全新鮮送到嗎？」於是，她要求司機每隔幾小時拍一張車廂溫度照片，自己也會時不時打開APP盯軌跡。一段時間後她發現，平臺司機都很專業負責，溫控、時效各項需求均能滿足。「車子一到，迅速裝桃；卸完貨，直接在平臺一鍵付運費給司機，運輸就結束了，很順利。」鈕燕說，他們一家三代見證了物流配送行業對農業發展的巨大推動作用。 在鈕燕看來，是政府部門、電商平臺和貨運平臺三方合力，共同帶動了陽山水蜜桃品牌發展。政府部門對陽山水蜜桃品牌的規劃宣傳，讓大家都知道陽山水蜜桃好吃，這樣桃子就值錢了，農民的收入更高了。電商平臺和貨運平臺的加入，讓陽山水蜜桃得以賣得更遠，市場越做越大。
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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