新的社會階層人士尋美「仙女下凡地」 探尋新餘發展「美意」
2026-02-25 09:00 6,975次浏览臺北8月7日電 美方稱將對全球半導體產品課徵100%關稅，臺灣觀察人士7日指出，島內半導體產業如落實所謂「對美承諾及條件」，恐讓臺灣經濟「翻車」。 當地時間6日，美方宣布將對進口半導體產品徵收100%關稅。據臺灣媒體報導，臺積電股價8月7日意外上漲。但臺灣中山大學政治經濟學系特聘教授張其祿接受財經媒體採訪時表示，情況不若臺北股市反應這般樂觀，美國要的不只是臺灣的錢，還要半導體代工技術和完整供應鏈。 臺灣旅美學者翁履中在社交媒體發文表示，臺灣以前以為只要掌握半導體就能「讓美國保護臺灣」，但美方現在的做法是直接把臺灣當成其半導體產業重建的支點，而非必須保護的據點。 美國對臺徵收20%進口關稅的政策7日生效。臺經濟事務主管部門負責人郭智輝日前回應「稅率能否降至15%」的關切時稱，若要爭取降低關稅，需付出對美投資4000億美元的代價，還需接受「日本、韓國答應美國的所有條件」。相關說法引發輿論關切。 張其祿指出，臺灣的外匯存底約5900億美元，若對美投資4000億美元，加上半導體供應鏈被整套端走，人才、資金外流，一旦全部落實相當於掏空臺灣，臺灣經濟恐怕「看不到明天」。 翁履中說，對於臺積電、聯電等臺灣半導體代工企業，在美設廠或與美企合資已是不得不走的路；中小型供應商若不跟進，未來恐被排除在供應鏈以外。如果兩岸關係持續緊張，臺灣就必須思考，沒了半導體，臺灣還能為美國提供什麼？若投資美國，多少才算足夠？ 中國國民黨主席朱立倫表示，面對全球供應鏈重組，賴清德當局仍停留於「抗中」思維，產業布局顯著落後。(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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