「劍魚」影響東南亞多國 中國氣象局全力提供支持服務
2025-11-26 00:11 6,367次浏览8月8日電(記者 左宇坤)「請種草」「帥不帥」「尊嘟假嘟」……翻看FineToday中國區CEO、上海菲婷絲化妝品經營有限公司總經理瀨戶溫夫的個人社交帳號，可能很難發現這位熟練運用諸多中國流行語的博主，是一位來自日本的跨國企業CEO。 社交平臺上，瀨戶溫夫堅持用中文錄製視頻，介紹自己的愛好、分享公司的產品、回答網友的問題。從這種「入鄉隨俗」的務實作風，可以窺見瀨戶溫夫和菲婷絲融入和深耕中國市場的誠意與智慧。 今年是瀨戶溫夫來到中國的第5個年頭，也成為菲婷絲的「掌門人」滿2年。近日，他在接受中國新聞網記者專訪時表示，中國市場是不可或缺的重要組成部分，菲婷絲對中國個人護理市場的新發展充滿期待。 FineToday中國區CEO、上海菲婷絲化妝品經營有限公司總經理瀨戶溫夫。 供圖 外企也接地氣，深度傾聽需求聲音 「社交媒體平臺在中國廣為流行，不僅是年輕人的社交工具，也成為了學習充電、獲取資訊的重要渠道。」瀨戶溫夫也是中國社交媒體的深度用戶，喜歡在上面分享馬拉松等自己感興趣的內容和體驗。 通過社交媒體，瀨戶溫夫廣泛接觸到中國消費者的想法，幫助他更廣泛地了解消費者和行業趨勢，也對公司運營和產品開發提供了幫助。 瀨戶溫夫提到，最近自己Vlog中分享的一款跑步訓練時使用的冰爽溼巾，就讓很多網友「種草」。他從中感受到中國消費者對夏季戶外運動降溫產品的需求，並反饋到市場部，目前已開始探討這一此前僅在跨境渠道銷售的產品引進中國一般貿易渠道的可行性。 「消費者的需求場景也在細分化。以前的個護用品範疇即洗髮露、沐浴露等浴室內產品，現在大家對浴室外使用場景的需求在擴大，對護髮精油等免洗類產品的關注度也日漸提升。」瀨戶溫夫表示，應對多樣化的使用場景也是新產品的研發方向。 「我很喜歡馬拉松，它雖是個人競技項目，但獨自奔跑很容易中途放棄，需要和夥伴共同訓練、相互鼓勵，這讓我尤其重視團隊凝聚力和整體執行力。」瀨戶溫夫說，比起一口氣跑到底，配速的重要性要遠遠大於衝刺，希望公司可以保持可持續創新力，實現長遠發展。 洞察消費變化，提供更獨特品牌價值 在居民生活水平提高與健康意識覺醒的雙重驅動下，個人護理用品行業正經歷從「功能滿足」到「價值共鳴」的轉型。 瀨戶溫夫意識到，中國消費者的美妝個護意識成長迅速，越來越注重產品的功效性、成分透明度和即時體驗，同時對新品的接受度很高，消費決策更加多元化。 談及對中國市場的判斷，瀨戶溫夫用了「高端洗護的消費市場日漸崛起」和「下沉市場潛力巨大」這兩個看似有些矛盾的表述。在他看來，這基於中國消費者獨特的多樣性需求。 「在中國，有的消費者更注重性價比，有的消費者更青睞高端產品。企業應該做的就是提供不同的產品選擇。」瀨戶溫夫強調，對於消費者而言，其中的共通點在於看重產品價值。 他所說的價值，包括功效成分、個護煩惱的解決、性價比以及環保貢獻等。瀨戶溫夫多次提到了菲婷絲的替換裝產品，這也是基於他對中國大眾消費者環保意識提升趨勢的觀察。 助力可持續發展是菲婷絲在中國市場的努力方向。瀨戶溫夫表示，菲婷絲已著手在中國市場推廣環保替換裝產品，且向全行業分享替換裝產品的減塑數據、各品類便捷替換裝的設計巧思等，致力於實現「消費者(高性價比)-企業(降本)-環境(減塑)」的三方共贏。 厚植中國市場，銷售規模約佔集團四成 2021年，將美膚領域定位為核心業務的日妝巨頭資生堂，開始剝離重組旗下個人護理業務，新成立的公司菲婷絲接手運營包括fino芬濃、KUYURA可悠然在內的多個個護品牌。2023年，菲婷絲正式建立了研發、生產、銷售的一體化運營體系。 「在資生堂，個護只是其中一個部分；現在，個護是菲婷絲的全部。」如同瀨戶溫夫所言，菲婷絲在這場華麗轉身中展現出自己的潛力。 數據顯示，2025年上半年，fino品牌在發膜市場份額提升2個百分點，「紅罐發膜」更是在中國連續三年蟬聯發膜銷量第一；首次在中國本地開發的ODM(原始設計製造商)新產品可悠然和風茶庭沐浴露，上市後新客獲取率接近80%，並帶動品牌整體銷售增長。 記者注意到，菲婷絲共計設立了20個銷售及品牌營銷據點。在日本國內有9個網點，在中國及APAC(亞太)國家則有11個網點。 「目前中國市場的銷售規模約佔集團整體的四成，是至關重要的市場。」瀨戶溫夫表示，未來菲婷絲仍將視之為集團最重要的海外市場，並期待能在中國實現持續穩定的增長。 他提到，中國政府頒布的一系列營商環境優化政策在多方面給予公司發展助力。 例如，菲婷絲自2022年起，每年享受上海市浦東新區「十四五」期間「安商育商」財政扶持政策的補助，增強了在華長期發展信心；在維護智慧財產權領域，可悠然作為首批商標選入了浦東新區重點保護商標名錄，為品牌發展構築了堅實的法律後盾。(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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