搶抓電商發展機遇 臺青「登陸」直播帶貨
2026-03-06 22:12 5,574次浏览上海8月12日電(謝夢圓)借「進博會走進湖北」活動的契機，匈牙利企業圖蒂製藥有限公司副總經理尼爾森第二次來到湖北這個中國中部省份。尼爾森對湖北讚不絕口，讓他流連的不僅有熱乾麵和蓮藕，還有滋養企業發展的肥沃土壤。 「我相信，我們企業未來能夠在湖北設立一個特別大的實驗中心。」活動還沒結束，尼爾森就已經開始暢想企業在華發展的願景了。 展商落地「種」生態 圖蒂製藥2024年首次參加進博會，展示了美容抗衰、體重管理等系列產品。雖然是進博會上的「新面孔」，但該企業首次亮相便與國內許多電商平臺和企業建立了聯繫，短短幾個月便打開了中國市場，將「展會流量」轉變為實實在在的收益。 對初來乍到的外資企業而言，進博會是了解中國消費網絡的重要窗口。它不僅為外資企業創造了對接中國市場的機會，而且能夠助力企業快速精準地獲取消費者的真實需求。尼爾森坦言，通過進博會，圖蒂製藥已成功對接大量進口商品超市和電商平臺。這讓尼爾森意識到，要「緊跟」進博會的步伐。此次來到湖北，他又有新收穫。 圖蒂製藥有限公司副總經理尼爾森接受採訪。婁瀚錕攝 「製藥企業需要大量技術型人才和友好的臨床試驗環境，我們看中了武漢豐富的科教資源和高效的行政運作能力。我們在華投資的第一站有望落地武漢。」尼爾森對新建實驗中心信心十足。 「我們希望能在中國研發生產新品，並逐步拓展到東南亞市場。」尼爾森表示。未來，圖蒂製藥不僅要把更多歐洲產品帶進中國，還希望在中國有更完善的臨床試驗和產品研發體系，並將新產品銷售到日本、東南亞等地。 超大平臺「連」全球 進博會不只是展商的舞臺，也是採購商連結全球資源的平臺。武漢中商超市作為全國百強的連鎖商業企業，連續多年參加進博會，採購來自世界各地的高品質進口商品。 「多年來，我們在進博會上找到了眾多快消品。這些商品的引進，對於優化我們的商品結構，以及拉動湖北中部地區的消費水平都帶來很大幫助。」武漢中商超市副總經理唐禮虹說。 武漢中商超市副總經理唐禮虹接受採訪。婁瀚錕攝 更多合作開發的「好戲」也在上演。唐禮虹在進博會上無意中發現了一家歐洲紅酒企業，「這家企業在法國、義大利都有一些葡萄種植園，同時也在歐洲做紅酒出口」。 由於原瓶紅酒的進口成本高於罐裝紅酒，唐禮虹決定進口罐裝紅酒，並在國內找到一家做罐裝的企業，開展了新的合作項目，實現了從單純「買貨」到聯合創新生產線的路徑開拓。 唐禮虹坦言：「我們通過進博會能砍掉中間環節，直接跟國外客商聯繫，對降低成本幫助也很大。進博會不僅拉近了我們和國外客商聯繫，而且對於國內產業的升級，包括對民生商品加工工藝的創新，都起到了很好的引領作用。」 嘗到「甜頭」的唐禮虹對第八屆進博會充滿期待，並在「進博會走進湖北」活動現場尋找與國際知名民生消費品企業的合作機會。「有機會的話，我們也會在商品採購的基礎上，努力做一些產業的對接。」唐禮虹說。 荊楚風韻「耀」中外 進博會不止是貿易橋梁，更讓世界與武漢的聯結向人文深處延伸。 在第七屆進博會上，湖北省人文交流活動展臺分為人文展示和產業展示兩大板塊，共組織20餘家老字號企業和30餘家優勢產業企業參展，並現場展示12個非物質文化遺產代表性項目，充分展現了湖北的文化底蘊和產業活力。 其間，30位省級非遺代表性傳承人帶來的武漢麵塑、鄂州剪紙雕花、楚香等傳統非遺代表性項目輪番亮相，展示非遺的獨特魅力和湖北悠久的歷史文化底蘊。特別設置的楚菜品嘗環節，更是讓武昌魚製作技藝省級代表性傳承人現場製作清蒸武昌魚和湖北魚圓，讓來賓體驗湖北美食的獨特風味。 武漢中商超市副總經理唐禮虹接受採訪。婁瀚錕攝 短短6天時間裡，多個湖北非遺代表性項目收穫了意向訂單，傳承人也得以同全球客商深入交流非遺創意產品、品牌推廣、研培計劃等國際交流合作事宜。 湖北省商務廳相關負責人表示，進博會是湖北展示自身形象、推動經貿人文融合互促的重要平臺。希望通過一年一度的進博盛會，持續深化中外文化交流互鑑，推動湖北與世界各地的合作不斷邁上新臺階。(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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