重走抗戰路，一定要去一趟永安！
2025-11-04 06:43 1,618次浏览2025年立秋，全國多地奶茶店因「秋天的第一杯奶茶」促銷活動出現爆單現象，部分門店訂單積壓超千杯，外賣平臺系統一度崩潰；外賣騎手排成長龍，只為順利取到貼有「秋天第一杯」貼紙的奶茶…… 近五年，「秋天的第一杯奶茶」持續走紅，折射出當下消費市場中新模式與新業態的蓬勃發展，也讓我們清晰地看到了消費市場中蘊含的巨大活力和潛力。 一方面，悅己消費、情緒消費等個性化、多元化消費方興未艾。 一杯奶茶，不再僅僅是解渴的飲品，更承載著消費者在特定時節給自己的一份甜蜜犒賞、對朋友關愛的表達，是悅己消費、情緒消費的生動體現。 在當今的消費市場中，個性化消費逐漸成為主流。消費者不再滿足於千篇一律的商品和服務，而是更加注重產品的獨特性是否能夠滿足自己的個性化需求。以奶茶市場為例，杯子設計與某知名品牌IP的聯名，為消費者帶來全新的視覺與情感體驗；杯型設計更是別出心裁，既有精緻小巧的mini杯，又有1000ml的「噸噸桶」，全方位滿足了消費者多樣化的需求。 另一方面，品質化與可持續化並重，新消費價值凸顯。 消費者在追求個性化的同時，對產品的品質提出了更高的要求。消費者更傾向於選擇質量上乘、製作精良的產品，並且關注產品生產過程中的環保和社會責任問題，追求配料表極簡化的零添加食品。 從「秋天的第一杯奶茶」可以看出，半糖、微糖成為健康新選擇；口味從傳統的「珍珠+奶」創新到「山茶花烏龍+低聚果糖」，滿足消費者對新鮮口感的需求；包裝從塑料到「可降解秸稈+溫變油墨」，既環保又具有趣味性。消費者願意為「更好的自己」及「更綠的地球」支付溢價，這種消費觀念的轉變，也將推動企業更加注重產品的品質和環保性能，促進消費市場的可持續發展。 「秋天的第一杯奶茶」看似是短期消費熱潮，實則折射出供給側的長期變革。商家為迎合消費者個性化、品質化需求，不斷加大研發，推出新口味、新包裝與新營銷方式。這種供給側的創新升級，會進一步激發消費欲望、拉動需求增長，形成供需良性互動，推動消費市場持續繁榮。
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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