程思韻獲批擔任滙豐人壽董事長
2026-03-06 06:50 6,529次浏览根據美國政府7月30日頒布的行政令，美國從8月6日起對巴西輸美產品加徵40%的從價關稅，這意味著，大部分巴西輸美產品的關稅稅率高達50%。當前在巴西對美國出口中，海鮮是受到美國關稅較大影響的產品之一。有數據顯示，巴西每年海鮮出口的約七成銷往美國市場。總臺記者日前探訪了巴西東北部海鮮出口重鎮納塔爾。在美國的高額關稅下，這裡的海鮮出口受到嚴重衝擊，許多企業被迫停工，大部分漁船暫停出海捕撈。總臺記者 雷湘平：我現在正在巴西東北部海鮮主產地納塔爾的一個海鮮加工廠。最近，美國關稅政策導致該工廠的產能被縮減至不足日常的一半，對美產品出口基本上處於停滯的狀態。可以看到，現在這個車間變得非常冷清，而以往這裡是非常繁忙熱鬧的加工場景。美國的高額關稅，讓這家有超過50年歷史的海鮮加工廠陷入困境。過去，這裡帶動了當地300多人的就業。如今，車間空了大半，一些機器停擺，在崗員工數量大大減少。納塔爾一海鮮加工出口公司負責人 阿里馬爾·弗朗薩·菲略：這是我們加工所有出口到美國海鮮的車間。過去的情況是我們早上卸下的海鮮，第二天早上就已送到美國邁阿密，供應美國市場。我們有非常高效的產品即時供應能力。如今如你們所見，車間一切都停了下來。這家海鮮加工產的困境，是納塔爾海鮮出口業的縮影。出口停滯，捕撈業也遭遇寒冬。納塔爾所在的北大河州有超過2.3萬名漁民。路易斯捕魚25年，眼下漁船不再出海，他的收入受到嚴重影響。納塔爾當地漁民 路易斯·卡洛斯·席爾瓦：現在情況越來越困難了，我們漁民的收入由底薪加提成構成。現在不能出海，沒有提成，只拿底薪，就讓生活變得很困難。納塔爾一海鮮加工出口公司負責人 阿里馬爾·弗朗薩·菲略：現在當地超過70%的船隊，無論是近海還是遠洋捕撈船，都已停止作業。實際上我們沒有太多可做的，要麼尋找新的市場，要麼產品沒有銷路。
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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