上戲才女的這本新書，值得廣大舞臺美術工作者一讀
2026-02-05 11:21 5,861次浏览漳州8月13日電 題：搶抓電商發展機遇 臺青「登陸」直播帶貨 作者 張金川 廖珍妹 「我在大陸事業蒸蒸日上，不虛此行！」臺灣青年楊孟學「登陸」創業已7年，近日他接受採訪時表示，藉助電商機遇，他的紅茶賣到大陸各地，還收穫眾多粉絲。 圖為7月16日，臺灣青年楊孟學介紹「登陸」直播帶貨創業的故事。記者 呂明 攝 楊孟學來自臺灣南投，從小浸潤在茶香與日月潭湖光山色中，家中種植紅茶並經營遊艇租賃，他時常接觸大陸觀光客，對大陸十分好奇。2018年，楊孟學「登陸」創業，在廈門成立公司，將自家種植的優質紅茶帶至大陸銷售。 「決定換賽道做生意時，我想到了爸爸說的『祖籍地在福建漳州』，就想去祖先生活過的地方走走，也親眼感受大陸觀光客口中的大好河山。」楊孟學說。 如何讓更多大陸民眾認識並愛上臺灣紅茶？彼時大陸蓬勃發展的直播帶貨進入楊孟學的視野。作為「直播小白」，他坦言有壓力，「剛開始會緊張，大陸網友的友善和熱情，讓我逐漸放鬆下來。」 向成熟主播「取經」、與粉絲真誠互動、耐心分享紅茶口感……楊孟學潛心研究直播一年多，邊播邊改進，粉絲也從幾十個到如今破萬。目前他在漳州有自己的品牌茶葉店，線上+線下相結合的銷售模式為他帶來可觀收入，每年僅茶葉銷量就達200萬元人民幣。 「通過直播，我更了解中華博大精深的茶文化，也結交到志同道合的茶友。」楊孟學認為，大陸消費潛力巨大，尤其抖音和快手等電商平臺龐大的用戶基數蘊藏無限商機。「日月潭紅茶的醇香，通過小小手機飄進千家萬戶，我需要做的就是保證質量並推陳出新。」他說。 楊孟學的創業版圖並未止步於茶香。13歲就養殖信鴿的他，在臺灣屢獲信鴿比賽大獎，他也將這份技術與熱愛帶到了閩南。 「信鴿相對小眾，愛好者卻不少，且購買力不俗，我們調研過，大陸養鴿愛好者有1500萬人之多。」楊孟學將臺灣優質信鴿帶來大陸養殖，憑藉精湛的訓練技術，他還成為北京、江蘇等地信鴿賽事的技術指導教練。 信鴿也被他帶到了直播間，楊孟學笑道，戰績赫赫的頂級信鴿，在大陸的市場行情很不錯。 從初來乍到的「探路者」，到如今事業穩步向前，楊孟學表示，在祖先生活過的土地上，有相似的閩南鄉音、相同的文化和飲食，他倍感親切。「我正和其他小夥伴組建臺灣青年就業創業基地，為當地臺青創業提供經驗交流平臺。」(完)
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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