海南發布颱風二級預警 防汛防風應急響應級別提升至Ⅱ級
2026-03-04 20:02 4,354次浏览8月8日—10日，第十八屆中國冷凍冷藏食品展在鄭州國際會展中心隆重舉行，雙匯攜旗下速凍系列產品參展，並與來自行業、市場、消費端的人員進行溝通交流。 雙匯速凍系列產品是企業立足餐飲賽道發展的代表產品，涵蓋了烤腸香腸類、火鍋食材類、小酥肉類、雞調理類、牛排類、培根類、速凍菜餚類等產品類別。本次展會上，雙匯共展出60餘種速凍產品，是企業不斷豐富品類、延展產品線的創新成果。 作為雙匯速凍產品的代表之一，雙匯臺灣風味烤香腸是風靡市場、引領潮流的經典產品。在目前的烤腸類產品群中，企業在延續經典的同時，進一步對產品進行打磨細化，雙匯地道肉腸、爆汁香腸、經典脆皮烤腸等被相繼推向市場，口味也涵蓋了原味、黑胡椒風味、玉米風味、辣條風味、小龍蝦風味等多種風味。 展櫃內，Berlinka早餐肉蔬卷、極菲牛排、超值培根、炸豬排、亞麻籽雞肉餅、熱狗腸等特色產品，蒜香排骨、醬香肥腸、酸菜魚、豬肚雞等菜餚系列，香煎雞排、香酥雞塊、奧爾良風味雞翅中、雞肉洋蔥圈等調理雞產品，丸子、肉卷、小酥肉、親親腸、芝士脆皮腸等火鍋食材，也充分展現了雙匯在產品創新方面的全新探索。 在豐富產品品類的同時，便捷性也是重點考慮的方面，雙匯豬肉產品根據特性，被切割成「絲、丁、片、段、餡」多種形態，以滿足不同消費需求，為便捷生活的實現提供解決方案。 在品鑑區，經過研發人員的簡單烹飪，一道道美食香氣四溢、挑動味蕾，吸引了眾多美食愛好者駐足品鑑，大家在享受美味的同時，也解鎖了美食烹飪技巧。美食愛好者崔女士表示，她經常給孩子做飯，看到雙匯有這麼多食材類的產品她很開心。雙匯產品不僅品類豐富，還能兼具營養與口味，更重要的是安全放心，很符合她的選購需求。 在消費升級的時代浪潮下，消費者對高品質、便捷化的肉類美食需求不斷增長，肉類消費市場逐漸呈現出了多元化、個性化的發展趨勢。雙匯結合產業鏈的優勢，圍繞產品年輕化、餐飲食材化、中式產品工業化，加快產品結構向「肉、蛋、奶、菜、糧」結合轉變，並圍繞「一碗飯、一頓飯、一桌菜」產品戰略，不斷推動產品「進家庭、上餐桌」。 未來，雙匯將繼續以滿足人民對美食生活的嚮往為使命，以消費需求為導向，堅持產品創新，品質優先，持續為消費者提供更加安全健康、營養美味、方便快捷的肉類美食。
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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