水利部和中國氣象局聯合發布橙色山洪災害氣象預警
2026-02-14 09:23 8,873次浏览8月13日電(記者 張乃月)近期，美國最新一版所謂「對等關稅」正式生效，美國開始對數十個貿易夥伴徵收10%至41%不等的關稅，引發廣泛擔憂。 早在今年4月初，美國政府宣布「對等關稅」以來，全球貿易體系就已進入一個動蕩和重構的階段。惠譽評級首席經濟師布萊恩·庫爾頓(Brian Coulton)接受專訪時指出，全球貿易戰沒有贏家。由於世界上最大的經濟體築起巨大的貿易壁壘，未來幾年全球化水平可能會下降。 17%背後的信號 庫爾頓指出，美政府公布最新「對等關稅」稅率後，目前美國的有效關稅稅率升至17%，高於2024年的2.3%，達到自1935年以來的最高水平。 「美國對許多國家的徵收的關稅約為15%，還有些主要貿易夥伴面臨更高的稅率，這標誌著美國貿易保護主義的顯著升級。」庫爾頓認為，本屆美國政府相信，徵收極高的關稅是一項「好政策」，這些關稅將持續存在。 白宮曾宣稱，推出關稅政策將鼓勵美國消費者購買更多美國製造的商品，促進位造業轉移回美國本土並推動經濟增長。 庫爾頓對此表示，這種「再平衡」的目標實際上充滿挑戰。自2025年1月以來，美國製造業就業人數減少了2.8萬人。 路透社稱，由於關稅導致進口原材料價格上漲，7月份美國製造業連續第五個月萎縮，工廠就業人數降至五年來的最低水平。 事實上，除了關稅刺激「製造業回流」的作用有限，在美國吸引製造業就業也並非易事。美國有線電視新聞網 (CNN) 此前的一項民意調查則顯示，73%的美國人更願意從事辦公室工作，而不是從事薪水相同的製造業工作。 全球貿易戰沒有贏家 在與美國漫長的貿易談判中，歐盟、日本等美國的貿易夥伴作出了增加在美投資和進口美國商品等承諾。庫爾頓認為，這些經濟體擔心關稅狀況升級，試圖採取措施以減小損失。 「全球貿易戰沒有贏家。」庫爾頓強調。 早在今年4月，高盛就曾發出警告稱，美國大規模關稅將對全球經濟增長造成壓力。世界貿易組織8月發布的最新預測也指出，預計2025年全球貨物貿易量將增長0.9%，低於關稅上調前的2.7%。隨著美國關稅政策對貿易造成壓力的後果逐漸顯現，明年的貿易額預期增長率將從之前的2.5%降至1.8%。 當前，美國關稅實際上已達到二十世紀三十年代以來的最高水平，對全球貿易一體化產生產生劇烈衝擊。庫爾頓認為，全球化可能會出現逆轉。 他指出，如果以商品和服務出口佔全球GDP的比例衡量，全球化水平大約在2015年達到峰值，此後一直相對停滯。隨著美國豎築起巨大的貿易壁壘，未來幾年全球化水平可能會下降。 他認為，在本屆美國政府任期內，高額關稅將是長期存在的政策選擇。下一階段，市場關注的焦點將轉向這一政策對美國經濟和全球貿易格局的具體影響。
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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