老年人健身請避開這「十大誤區」
2025-11-11 09:26 9,381次浏览■本報記者 唐瑋婕 實習生 李欣 今年的世界人工智慧大會上，各種萌趣的「AI寵物」成了一道特別的風景線，毛茸茸的造型、友好的互動設計吸引眾多觀眾圍觀體驗。 眼下，從泡泡瑪特推出的Labubu(拉布布)，到二次元動漫、遊戲的各種周邊「穀子」，情緒價值正在不斷影響消費者的認知，以及他們的錢包。這股風同樣也刮到AI等前沿領域，塑造出不少「新物種」。 玩具不止於情緒價值 近日，一位二次元女孩因家中囤積過多「吧唧」(badge，徽章類周邊)甲醛中毒的新聞在網上引起熱議，有人對此難以理解，有人卻依然沉迷其中，這些「穀子」到底有何魔力？ 上個月，三麗鷗上海限定系列發售第一天，排隊人數爆滿，一隻Hello Kitty(凱蒂貓)毛絨掛件原價159元，閒魚上的代購費就高達150元。快閃店現場，「三麗鷗迷」小明告訴記者，作為一個毛絨愛好者，「我的家裡有一柜子的布丁狗和美樂蒂，確實很治癒，每次心情不好的時候，看著它們心情就會慢慢變好」。 可愛、萌感……「穀子」從傳統的玩具升級為心理療愈利器，充當著陪伴、治癒的角色，還搭建起另一種連結。 第一百貨C館集中了200多個攤位，專門用於二次元擺攤出物。幫兒子看攤的李芸坦言，她一度反對兒子收藏這些毛絨玩具，但每次看到他和「穀子」相伴時臉上洋溢的笑容，也就逐漸沒有那麼排斥了，「攤位上經常能遇到一些年輕人，跟他們交流讓我們覺得自己的心態更年輕了。我們希望能藉助『穀子』的連結，走進年輕人的內心」。 通過購買和展示這些具有IP價值的周邊「穀子」，年輕人隨心表達著自己的個性和審美，在人與人之間不斷建立新的互動聯繫。迪美購物中心的毛絨攤位攤主喵喵深有感觸：「擺攤很有意思，每天都能遇見不同的人，跟這些同樣喜歡這個IP的人交流，也會讓人收穫很多。」 新剛需帶來商業機會 事實上，當二次元的風越刮越猛，更多人開始意識到：情緒價值似乎已成為新一代的「剛需」，其中也蘊藏著巨大的商業價值。 記者注意到，不少城市的文旅創意產品已在嘗試把握這一趨勢，採用毛絨玩具形式產出周邊，比如「蒜鳥」毛絨文創產品、家鄉美食毛絨文創「中國人自己的Jellycat(吉利貓)」系列等，在市場上都取得不錯反響，成為商文旅聯動的一抹亮色。 前不久舉行的2025世界人工智慧大會上，AI界也迅速行動起來，各種承載著情緒價值功能的AI寵物出現在一些展臺的C位。例如，中興通訊發布首款情感陪伴AI寵物「麻薯」Mochi，主打圓潤萌趣的造型，會跟隨人的指令點頭、搖頭、搖尾巴。目前，該產品還在開發中，將逐步加上聲源定位、聲紋識別等功能，讓AI交互體驗更真實、更豐富。在業內人士看來，AI寵物正從科技玩具向情感剛需轉變，市場規模有望持續擴大。 新物種躍升消費新引擎 AI入局帶來了新的變量，湧動的熱潮也讓不少投資團隊躍躍欲試，其背後的邏輯是：無論是超強擬人化，還是思維鏈功能的提升，AI提供的情緒價值都將隨著基礎大模型能力的增強而不斷提升。到目前為止，AI的價值主要還停留在幫助人們提高生產力上，但用不了多久，完全面向個人消費者端的AI應用也會擁有更為廣闊的落地場景。 可以預見的是，無論是毛絨玩具，還是AI寵物，以提供情緒價值為主線，悅己消費、治癒消費的新需求將打破現有的商業邏輯，形成全新的商業形態。 當然，每股風颳過，總會帶來熱與冷的兩面。作為一名「三麗鷗迷」，小明告訴記者，有一部分人的消費並不理性，有一部分人看中的則是升值空間，「他們會故意把『穀子』的價格炒得很高，以此來牟利」。 消費者盼望著，情緒價值的新風口能更健康、更良性地發展下去。而這也是其躍升為驅動消費增長新引擎的關鍵所在。
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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