從實驗室到千家萬戶，人形機器人如何跨越「最後一公裡」？
2025-10-31 12:30 6,259次浏览「我要活成自己想要的樣子！」這句出自《中國奇譚》首部動畫電影《浪浪山小妖怪》的臺詞，已經成為當下年輕人突破困境的精神符號。電影上映5天，票房2.56億元，成為年度華語動畫電影的現象級作品。而其掀起的「草根共鳴潮」正從銀幕蔓延至現實生活。值此熱潮，英雄集團與上影元品聯袂推出「做自己的蓋世英雄」浪浪山小妖怪鋼筆禮盒套裝，以影片主角小豬妖為靈感，將國漫精神注入國民鋼筆品牌，打造出致敬平凡奮鬥者的文化符號。細節復刻電影美學筆插成為點睛之筆「做自己的蓋世英雄」浪浪山小妖怪鋼筆禮盒套裝，將小豬妖的形象融入鋼筆筆身設計。不鏽鋼筆身精準復刻出小豬妖皮膚底色，筆帽則取自葫蘆的顏色。小豬妖的標誌性道具小葫蘆，還變身成可拆卸式葫蘆筆夾擺件，寓意不離不棄地陪伴。「有它在，就像我陪著你。」設計師巧妙地將這份情感聯結注入產品，希望使用者在書寫時能汲取小豬妖的闖勁，落筆皆有力，前行不懼風雨。尤為點睛的是，禮盒內特製筆插——一隻奮力奔跑的小豬妖昂首躍於底座之上，其飛揚的衣衫與堅定的神情，生動復刻了電影中為信念疾馳的經典瞬間。「我們每一處細節皆嚴格遵循電影美學，力求在方寸之間完成從光影到實物的深情敘事轉化。」上海英雄金筆廠有限公司團購部部長吳曉明坦言。小豬妖筆插精工細作書寫體驗與工藝的雙重堅守此款鋼筆採用了高品質銥金筆尖，不僅確保順滑流暢的書寫體驗，更被賦予了深刻的象徵意義。0.25毫米的銥金筆尖，其製作堪稱微雕藝術——需要由經驗豐富的老師傅手工點焊定位，誤差被嚴苛地控制在0.03毫米之內；隨後經歷27道繁複的手工磨削工序，單支筆尖製作就要45分鐘心血精雕細琢。精神內核共鳴見證平凡到不凡的英雄之路此款禮盒套裝以「做自己的蓋世英雄」命名，精準捕捉了英雄品牌與電影角色共有的精神內核。回望英雄鋼筆九十四載徵程，從「趕超派克筆」到「新時代新英雄」，英雄「翻山越嶺，每一步都算數」；從科學家實驗室記錄到學子考場的答卷，從作家創作手稿到商務人士籤約儀式，一支鋼筆見證了無數普通人書寫不凡人生的時刻，承載著無數奮鬥故事，記錄著從「無名之輩」到各自領域「英雄」的蛻變。「我們不僅復刻形象，更致力於將那種在平凡中孕育偉大、在堅持中成就英雄的精神內核，通過觸感、視覺和使用體驗傳遞給每一位使用者。」吳曉明說，希望這款鋼筆讓使用者在日常工作中也能時刻感受到小豬妖般的堅持與鬥志，擁抱『想贏』的自己，懷英雄之志，與英雄同行！據悉，該套禮盒套裝目前已在上影元品天貓旗艦店有售。8月中旬英雄京東官方旗艦店、半馬蘇河英雄文創精品館同步開售。
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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