上海書展｜2025上海書展今開幕，首次雙主場+首設「夜市」，讓書香無界
2025-11-03 06:52 7,482次浏览杭州8月13日電(奚金燕 邵晴川) AI搜索捕捉商機，AI選品打造爆款，AI設計提升視覺呈現.......在市場大省浙江，越來越多中小企業藉助AI工具，用小成本撬動大生意，為市場注入新活力。 據浙江省市場監管局13日發布的統計數據，今年上半年，浙江省84家工業消費品綜合市場實現成交額2003.30億元(人民幣，下同)，同比增長8.74%。其中，義烏中國小商品城上半年實現成交額達1543.44億元，同比增長13.64%。 增長背後離不開AI的全鏈路賦能。義烏市場商戶舒凱經營一家生產沙灘巾等日用品的工廠，產品出口十多個國家。從去年開始，企業就從產品設計切入，試水人工智慧。 「過去一天只能設計幾張圖，現在一天可以完成數百款產品的設計和開發，工廠當天即可投入生產。」舒凱表示，這種「小單快返」模式讓企業訂單毛利率提升三成，近三個月銷售額增長近百萬元。 擁抱AI，也讓義烏市場老闆娘楊義愛嘗到甜頭。今年7月，楊義愛商鋪上新了一款AI智能耳機，備受外商歡迎。這款耳機可實現100多種語言實時翻譯，大幅提升了跨國商貿溝通效率。 「前幾天，一位哈薩克斯坦的老客戶看到我的朋友圈，立馬就聯繫下單。」楊義愛說，這款AI智能耳機推出以來訂單不斷，生產排期已到10月份。 與此同時，AI也為沒有工廠、沒有團隊的「輕創業者」帶來機遇。 「以前，選品和找工廠簡直像大海撈針，現在AI能為我提供選品建議，甚至還能生成樣品圖，直接掛到跨境電商平臺。」「90後」創業者付月表示，AI推薦的一款穿戴式美甲讓她賺到了人生第一桶金。 「跨境電商行業很可能是首個AI實現全鏈路深度滲透的行業。」杭州「六小龍」企業群核科技聯合創始人兼CEO陳航受訪時表示，今年企業研發的AI設計軟體用戶量增長顯著。未來幾年，AI賦能跨境電商從市場洞察到營銷內容製作投放再到跨境物流等各個環節，都將進入成熟應用階段。 據悉，為幫助企業擁抱AI帶來的「效率紅利」，浙江將支持平臺企業選派一批AI技術人員，為企業提供「零距離」「一對一」的AI應用定製服務。(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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