外媒：關稅影響消費者成本 美國7月通脹壓力持續
2025-10-30 09:19 6,123次浏览北京8月9日電 題：從好玩到好用 全球機器人北京論「智」 記者 呂少威 左勾拳，右擺腿，9日在2025世界機器人博覽會宇樹科技展臺前，10歲小男孩李昊正模仿著臺上格鬥機器人的動作，「太酷了，簡直像動畫片裡看到的一樣！」 2025世界機器人大會正在北京舉行，2025世界機器人博覽會同期舉辦，共展出200餘家國內外優秀機器人企業的1500餘件展品。展商紛紛亮出看家絕活，這廂戲劇還未演罷，那廂足球對抗又燃起，下象棋、攤煎餅、調酒、演奏，機器人競相在人們的現代生活中「搶灘登陸」。整個展廳被觀眾擠得水洩不通，有看熱鬧的，有和技術人員探討「門道」的，一場機器人盛會正在精彩上演。 8月8日，2025世界機器人大會在北京經濟技術開發區北人亦創國際會展中心舉行。圖為宇樹科技展臺的機器人格鬥賽吸引觀眾。 王紫儒 攝 本屆大會主題為「讓機器人更智慧，讓具身體更智能」。在樂聚機器人展臺前，該公司最新產品「夸父4Pro」正在打太極拳，動作行雲流水。該公司副總裁柯真東向記者表示，該過程有非常多的重心調整及單腳站立等複雜動作，這些對機器人的穩定性、協調性要求非常高。 柯真東表示，好看不是目的，機器人最終要為人所用，要能真正賦能千行百業。目前，該公司機器人已用在搬運分揀、產品打包、卡扣安裝等工業智造場景，以及迎賓講解、語音問答等商業服務場景，同時在整理收納、擦拭桌面等家庭服務場景也有應用。 他介紹，正不斷對機器人提「智」增效，「現在這個版本的機器人在特定場景的工作效率已可以達到人工的40%至50%，軟體方面，我們通過大量的數據採集，『餵』給具身智能大模型，進而優化流程；硬體方面，我們不斷更新靈巧手及電池等設備。今年有望將效率提升到70%至80%。」 隨著技術的發展，機器人不僅能幹「粗活」，更能幹「精細活」。在瑞士ABB公司展臺前，兩隻機械手各自託著6隻紅酒杯不停晃動，另一隻機械手則快速穿過酒杯之間的空隙，晃動的機械手下，杯中酒一滴未灑。ABB機器人中國研究中心負責人張佳帆說，這是由ABB新一代OmniCore控制器與三臺IRB1300工業機器人配合完成的，機器人路徑精度可達0.6毫米以內，並以每秒高達1600毫米的速度高速運行，「這證明新一代機器人技術可以做到在保證高精度的同時提供卓越的速度」。 8月8日，強腦科技的仿生靈巧手向觀眾展示拿取雞蛋。當日，2025世界機器人大會在北京開幕。 楊鬱然 攝 該公司還為機器人量身打造了一套學習系統——「Follow me(跟我學)」AI應用解決方案，依託AI算法和動作快速建模，機器人可以記錄操作人員操作工具的動作，最終轉換為機器人操作。張佳帆說，「該技術能讓機器人不斷『進化』，變得更聰明，尤其適用於小批量多品種生產場景。」 「從機械式服務到主動預判式響應是機器人『進階』的顯著標誌。」北京雲跡科技股份有限公司展臺工作人員祖楊告訴記者。 AI智能體應用系統HDOS是該公司機器人實現從「單打獨鬥」到「群體協同」的秘訣所在，可以做到從環境感知、意圖認知、智能決策到自主執行、閉環反饋的全鏈路智能化。祖楊舉例稱，在酒店場景中，過去，機器人僅執行送物等單一任務，現在通過該系統可與其它機器人協同，聯動運營管理系統，自主調度電梯、設備、員工等資源，還可高階識別需求端的語言語意，對多個任務進行實時分析、拆解，制定最優協同方案。 「當機器人開始懂得『察言觀色』，當科技學會『將心比心』，這樣有智慧、有溫度的機器人正是我們一直期待的。」祖楊說。(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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