日本御嶽火山噴發煙柱達1300米 火山口附近禁止進入
2025-11-03 06:38 4,192次浏览消費第一城又易主了。 最新出爐的上半年數據顯示，重慶社會消費品零售總額達到8300.37億元，同比增長4.5%，而上海為8260.41億元，同比增長1.7%。 這意味著，重慶以約40億元的優勢，拿下上半年的城市「消費冠軍」。 這是一場你來我往的拉鋸戰，今年1—2月，重慶首次登頂消費第一城，不過5月上海憑藉單月7.5%的增速短暫反超；但6月重慶強勢發力，最終以微弱優勢鎖定半場勝局。 圖/記者 何蓬磊 攝 能拿下桂冠，重慶做對了什麼？ 這場逆襲的背後，藏著一座城市對自身基因的極致挖掘。 被長江、嘉陵江切割，被群山環抱的特殊地貌，沒有成為發展阻礙，反而被打造成「8D魔幻」城市的獨特標籤。 利用這一特色，重慶打造出「江崖街洞天」(江岸、步道、后街、洞穴、天台)的多樣態消費空間體系，全市建成的286處「山城步道+特色街區+濱江經濟帶」消費空間，把爬坡上坎的日常變成了獨一份的商業體驗——上一秒還在沿著懸崖步道散步，下一秒轉角遇見一家藏在防空洞裡的火鍋店。 這些新場景帶動沿線商鋪租金上漲15%～20%，證明特色化遠比同質化更有生命力。當城市肌理本身成為可體驗、可傳播的消費符號，重慶便握住了流量時代的入場券。 消費的爆發從來不是偶然，背後離不開政策助力。 重慶今年打出促消費組合拳，3C數碼類產品首次納入補貼範圍，有效帶動相關商品銷售快速增長。截至6月底，全市家電、手機數碼累計涉補交易326.82萬單，共涉及補貼資金17.01億元。 更關鍵的是，重慶致力於打造「全域全季消費潮」。4至6月700多場消費活動拉動70億元直接銷售，說明消費市場需要的不只是單次刺激，而是持續的熱度營造。 重慶用密集的活動頻次，讓消費熱情始終保持在高位，既激活整體氛圍，又貼合新消費趨勢，讓政策紅利產生了乘數效應。 作為中西部唯一的國際消費中心城市，重慶消費爆發還來自持續增長的人氣。 這座我國轄區面積和人口規模最大的城市，擁有3000多萬人口，這構成了消費穩定增長的底盤。 同時，這座網紅城市憑藉獨特的山水顏值、城市景觀、美食文化，吸引各方賓客紛至沓來，形成消費增長的巨大增量。 上半年重慶共接待國內遊客2.35億人次、同比增長8.6%，實現國內遊客花費2507億元、同比增長11.9%；接待入境遊客92.3萬人次、同比增長高達77.2%。 用實招寵粉，重慶在全國率先實施「魅力重慶」無人機燈光秀常態化展演，11787架無人機新創金氏世界紀錄，現場觀演人數累計超過400萬人。 同時，重慶努力推進首發經濟，以首店、首發來打造在消費版圖中的競爭力。近三年來，重慶累計舉辦各類首發首秀活動120餘場，集聚落地品牌首店892個。商業品牌用腳投票，背後是對重慶消費前景的認可。 重慶的實踐證明，把地方特色轉化為消費動能，用精準政策激活市場活力，就能在消費賽道上跑出加速度。 從全國視角看，重慶的消費逆襲也是內需回暖的縮影。國家統計局數據顯示，上半年社會消費品零售總額同比增長5.0%，比一季度加快0.4個百分點。 這場消費第一城的拉鋸戰還在繼續，重慶和上海的你追我趕，本質上是中國消費市場活力的生動寫照。無論全年終局如何，城市探索消費創新的故事，都將繼續書寫下去。 (「三裡河」工作室)
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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