外交部：中國是世界綠色發展的堅定行動派、重要貢獻者
2026-01-21 09:34 4,241次浏览8月7日，立信諮詢針對高線城市的外賣高頻消費者開展專項問卷調研(以下簡稱「調研」)。結果顯示，這場「外賣大戰」雖然短期刺激外賣訂單增長，但卻導致堂食客流顯著下降，餐飲行業的價格錨點被拉低，消費者的「低價消費」心智被進一步強化。 ▲調研顯示有75%消費者因外賣更便宜而放棄堂食。 調研顯示，7月以來80%被調查者的就餐方式發生明顯改變，外賣就餐方式對堂食就餐方式的替代效應最為明顯：44%的被調查者近期外賣就餐頻次增加，堂食就餐頻次降低。75%的被調查者曾有「因外賣更便宜而放棄堂食」的情況。86%的被調查者表示，如果發現常去的餐廳外賣價格比堂食便宜時，更傾向於選擇「改點外賣」。 與此同時，半數被調查者認同「補貼後的外賣價格更加接近正常價格」，他們認為「沒人會做虧本的買賣，在當前的外賣價格下，商家仍然是有利潤的」。超六成被調查者認為，「即使補貼結束，外賣的價格也應長期維持在當前價格水平」。這說明，外賣價格戰強化了低價消費心智，行業價格錨點被拉低，利潤也進一步收縮。 ▲調研顯示「低價即常態」的消費認知正在被持續的大額補貼進一步強化。 而在「低價即常態」的消費心理下，86%的被調查者表示如果未來外賣價格回升，他們會選擇降低外賣消費頻次，尋找更加便宜的餐品。這意味著隨著未來補貼的減少，外賣訂單規模存在較大萎縮風險。此外，僅有15%的被調查者會在外賣價格回升後仍然選擇購買原來的商品。 調研提示，隨著外賣價格的回升，商戶原本的消費客群會面臨流失風險，應儘快調整經營模式適應行業新價格帶。 問卷結果顯示，超七成被調查者表示近期外賣消費體驗下降，其中排在前列的選項依次為：配送時長明顯變長、食品安全問題、菜品份量減少、菜品品質下降和商戶服務態度下降。 近期，多位專家也呼籲，外賣平臺的內卷式競爭造成價格扭曲，衝擊正常市場秩序，需努力優化相關政策與監管。 中國社會科學院財經戰略研究院研究員黃浩認為，補貼大戰帶來的低價競爭打破了原有的競爭平衡，帶來價格體系的混亂。其終究無法實現多方共贏，更無法達到「促進消費、實體受益」的良性目標。 經濟學家賈康也撰文指出，當前外賣平臺之間「內卷式」競爭，通過大規模、長時間、高力度的補貼來搶佔市場，已導致價格嚴重扭曲、市場調節機制失靈，並對從業人員、消費者、商戶以及整個市場秩序產生嚴重負面影響。 例如，短期外賣增長擠壓堂食市場，消費者習慣低價外賣後減少消費，餐飲品質下滑，以及中小商家因補貼減少而倒閉等。「總體看，補貼大戰沒有贏家，餐飲行業很可能要因此面臨進入『量價俱損』周期的威脅，這是需要全行業引起重視並理性地加以防範的。」
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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