放大票根經濟，打造「逛展友好型」上海書展
2026-01-14 17:39 3,394次浏览臺北8月4日電 民進黨當局領導人賴清德稱美對臺加徵20%關稅為「暫時性稅率」、尚有談判空間，但臺灣輿論近日普遍擔憂，關稅或僅是「前菜」，美方真正意圖或指向技術轉移，臺灣的半導體產業全球供應鏈地位恐受衝擊。 半導體、電子產品及信息和通信技術是臺灣的經濟支柱，路透社近期曾報導，預計上述產品的稅率將與20%的「對等關稅」稅率不同。美方正引用其《1962年貿易擴展法》第232條款(下稱「232條款」)對此類產品稅率進行所謂「國安調查」。 《臺灣醒報》評論文章指出，觀察整體脈絡可發現，美方的關稅政策從來都不是終點，而是施壓工具。此次關稅談判未涵蓋半導體產品，顯示其被單獨「留白」的政治意涵。美國最終目標並非課稅，而是爭取半導體製造技術本地化的主導權，這從美方對臺積電赴美設廠的高度重視及「232條款」調查延宕可見端倪。 文章指出，當前臺灣面臨兩難，若加碼對美投資換取關稅優惠，恐陷入技術外流陷阱；若維持技術主體性，須承受貿易成本上升的壓力。 此前報導顯示，2024年臺積電美國亞利桑那州工廠持續虧損，在此情況下，臺積電仍宣布擴大對美投資1000億美元。該文分析，在這場貿易博弈中，臺灣需思考，是以高科技附庸角色換取市場準入？還是堅守技術自主，發展全球價值鏈多邊合作？ 《中時新聞網》專欄文章分析，8月中旬公布的「232條款」細則或對臺灣半導體產業加徵更高稅率，威脅其全球供應鏈地位、引發訂單流失與資金外流。 文章指出，更高的關稅或使臺灣半導體在美國市場的價格競爭力下降，客戶可能轉向韓、日廠商；且臺灣對美出口佔比高，中小企業難轉嫁成本，財務風險較大。 此外，島內各界質疑臺行政機構編列的930億元新臺幣支援預算金額不足，呼籲當局拿出更具體的配套措施，切實守護產業安全與經濟穩定。(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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