第九屆世界攝影大會在長沙啟幕
2026-01-25 23:39 6,768次浏览北京8月10日電 題：走進北京首家機器人主題餐廳：科技感吸引中外顧客 作者 陳小雨 推開餐廳大門，仿生人形機器人酒保「希爾」和「小柒」熱情上前招呼，金屬質感的手臂做出標準的迎賓手勢。伴隨2025世界機器人大會啟幕，位於北京經濟技術開發區的北京首家機器人主題餐廳「機器人焰究所」開門迎客，並成為新晉打卡地。開業三天來，中外顧客帶著好奇走進這家充滿科技感的餐廳，感受科幻場景變為現實。 餐廳內，煎餅果子機器人、奶茶機器人、咖啡機器人、烤串機器人等一眾「大廚」正忙著製作各式各樣的小吃飲品，讓顧客在滿足味蕾的同時大飽眼福。送餐機器人、機器人垃圾桶穿梭有序，為顧客提供服務。由機器人鍵盤手、機器人吉他手、機器人鼓手和機器人貝斯手組成的機器人樂隊，正奏出一首首流行樂曲。 8月8日，北京首家機器人主題餐廳「機器人焰究所」正式對外營業。圖為消費者與酒保機器人互動。 記者 張祥毅 攝 打開這家餐廳的菜單「主控進食系統」，可以看到牛肉和雞肉漢堡套餐命名為「Alpha|芯核牛堡動力模塊」和「Beta|雙核智能雞堡組件」，硬核科技感十足。 「最多的問題是『能看看裡面怎麼操作嗎？』」研發奶茶機器人的愛睿特智能科技有限公司CEO王國棟表示，幾天來一直在收集顧客反饋。不少人對機器人製作過程充滿好奇，由於直接開放製作區域存在食品安全隱患，團隊緊急上線製作過程視頻並循環播放，「不少顧客覺得機器人做的奶茶能對標高端品牌，這是讓他們驚喜的地方」。 8月8日，北京首家機器人主題餐廳「機器人焰究所」正式對外營業。該餐廳已匯集各類成熟機器人產品20餘款，為消費者呈現科技與美食的盛宴。 記者 張祥毅 攝 「開業以來，中外顧客對能說會動的機器人十分感興趣。等餐期間，許多顧客與恐龍機器人等機器人進行互動，在就餐區域附近聽機器人講脫口秀、觀看機器人樂隊演奏，得到了中外遊客們，特別是小朋友們的喜愛。」「機器人焰究所」負責人孫玲說。 目前，機器人產業穩居國內第一梯隊的北京，已支持形成了12類200項機器人創新產品，支持機器人創新產品在11個領域134種場景完成首試首用和迭代升級，不同領域的機器人應用深度和廣度都持續拓展。 8月8日，北京首家機器人主題餐廳「機器人焰究所」正式對外營業。該餐廳已匯集各類成熟機器人產品20餘款，為消費者呈現科技與美食的盛宴。圖為樂隊機器人在餐廳演奏樂曲。 記者 張祥毅 攝 作為開放平臺，這家餐廳與隔壁的全球首家具身智慧機器人4S店形成聯動，讓前沿機器人技術走出實驗室、融入日常生活，為人們帶來了集科技體驗、美食享受與消費互動於一體的全新體驗。 「整體挺新奇」「希望實現全機器人化服務」……對於收集到的反饋和意見，孫玲稱，餐廳裡有20多款機器人，團隊正根據顧客們的反饋進行調整，以更好地滿足消費者的需求，同時提升大家的體驗感。她表示，機器人正逐步走出實驗室，邁向多元化的實際應用場景。而餐廳的實驗性大於商業性，讓機器人在實際場景中接受檢驗，這正是打造這一試驗田的初衷。(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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