長沙天心區回應「瘦身」鋼筋：已對涉事產品抽樣送檢
2026-02-17 13:34 7,834次浏览北京8月11日電(記者 謝藝觀)百果園攤上事了。 近日，一段題為「百果園董事長餘惠勇回應『我們不會去迎合消費者』『我們在教育消費者變成熟』」的短視頻引發爭議。8月11日，港股百果園集團開盤後大跌，截至午間收盤，仍跌超2%。 百果園集團11日早盤股價走勢圖。 在這段視頻中，餘惠勇表示，「我認為商業就兩種，第一個是利用消費者的無知，第二個是教育消費者成熟，像百果園這麼多年來都走在一個教育消費者成熟的路上。我們不會去迎合消費者，我們想告知消費者，最後是消費者自己的選擇。」 雖然餘惠勇在視頻中也解釋，「消費者不知情的時候，實際上他是無從選擇的，他只能選擇便宜，只能看價格。一方面我們認為還有空間在成本上繼續去優化，能否以再低一點的價格供應給我們的顧客，但是我絕不在品質上做讓步，除非我直接換品相，把品質做差一點、價格便宜點，但這不是我們要走的路。」 不過，此番言論還是引發軒然大波。有網友評論，「我們也會教育你的」「消費者會用腳投票的」。 記者注意到，這不是百果園第一次因為價格引發爭議。此前，就有網友吐槽「月薪2萬吃不起百果園」，雖有誇大之嫌，但也反映出百果園水果定價確實較高。 值得一提的是，就連餘惠勇強調的品質，也因為百果園多次曝出質量問題而遭到質疑。 2024年3月，有地方媒體曝光了百果園武漢銀海雅苑店內以次充好等一系列違規操作，包括使用腐爛水果製作高價果切、隔夜水果存放冰箱後次日充當鮮果售賣、將2J車釐子當成4J賣等亂象。 這無疑給這個中國最大的水果零售營運商敲響了警鐘。 公開資料顯示，百果園成立於2001年，擁有超5000家全國連鎖店，註冊會員數超8000萬。2023年1月，百果園還掛牌港交所登陸資本市場。 不過，上市以來百果園營收、淨利潤增速卻持續下滑。2024年財報顯示，百果園營收102.73億元，同比下降9.8%，歸屬於母公司股東的淨利潤虧損3.86億元，為多年來首次虧損。 與此同時，截至2024年底，百果園門店數量同比減少966家，僅剩5127家。付費會員數量也縮水至約85萬人，降幅達27.1%。 如今再次處於輿論漩渦的百果園，確實該想想如何挽回消費者的心了。(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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