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2025-11-03 12:29 2,735次浏览最近，瑞士藥企正遭遇美國加徵關稅舉措的連續衝擊。7月31日，美國政府宣布對從瑞士進口的商品徵收39%關稅。近日，美國又向全球主要製藥企業發出「最後通牒」，要求其降低在美藥品價格，並將更多生產環節轉移至美國。其中就包括瑞士知名藥企羅氏和諾華。根據美方計劃，美國將首先對進口藥品徵收「小額關稅」，在一年至一年半內提高到150%，最終可能升至250%。這對瑞士來說無疑是重擊。瑞士經濟高度依賴國際市場，而美國是其關鍵出口目的地。2024年，美國佔瑞士出口總額的18.6%。瑞士製藥業發達，藥品出口對其經濟意義重大。瑞士專家估算，若美國對瑞士的關稅政策最終實施，將對瑞士經濟造成顯著影響。如果製藥行業也被徵收39%關稅，瑞士國內生產總值（GDP）可能下滑0.7個百分點。面對壓力，一些瑞士藥企已被迫表態加大在美投資。羅氏此前宣布，未來5年將在美國投資500億美元，創造超過1.2萬個就業崗位。諾華也表示計劃在美投資230億美元。但從長遠看，美國的關稅舉措給企業經營帶來的將是持續的混亂與不確定性。長期以來，全球醫藥行業普遍採用「全球分工、區域協作」的供應鏈模式：從發展中國家採購原料藥，在歐洲進行生產加工，最終出口至美國市場。美國大幅提高進口關稅，勢必推高企業生產成本，打亂原有分工格局，迫使企業重新布局產能與供應鏈。這種人為推動的「回流」政策，違背了市場經濟基本規律，將會扭曲產業鏈結構，提升成本、壓低效率，不利於全球醫藥行業的可持續發展。更現實的問題在於，醫藥產業鏈建設極為複雜，涉及選址、設備、質量控制、人員招聘、環保審批等多個環節，絕非短期內可以完成的。在多變的政策環境下，企業雖有投資承諾，但最終能否落地，仍存在較大不確定性。美國是全球最大的醫藥市場，也是絕大部分國際醫藥企業最大的營收來源地。當這一巨大市場迎來充滿不確定性的關稅衝擊，企業的經營風險就被空前放大。因此，對於包括瑞士藥企在內的全球醫藥企業來說，進行更多元化的市場布局，讓營收結構更加平衡，才是應對不確定性、降低經營風險的長遠之道。（本文來源：經濟日報 作者：袁 勇）
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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