案值逾500萬 福建寧德查獲一起涉嫌走私香菸案
2026-03-15 22:57 3,643次浏览北京8月13日電(記者 楊程晨 張曉曦)面對「20%+N」疊加關稅以及新臺幣大幅升值近況，臺灣經濟將何去何從？國務院臺辦發言人朱鳳蓮13日在北京表示，臺灣本可增強抵禦風險能力，但民進黨當局出於「倚外謀獨」邪念讓民眾、企業深蒙其害。 日前，美國宣布對臺加徵20%的所謂「對等關稅」，高於對日本、韓國15%的稅率。賴清德當局還稱，關稅稅率還能談，可能會加碼對美投資4000億美元。 朱鳳蓮13日在國臺辦例行新聞發布會上回應，面對美方霸凌加徵關稅、蓄意操弄新臺幣升值，民進黨當局不僅沒有維護臺灣民眾切身利益，反而加大「跪美媚美」，「賣臺」無底線，對美國的巨額勒索毫不吝嗇、拱手相送。4000億美元相當於臺灣年度GDP的一半，讓臺灣老百姓作何感想？ 她說，面對外部風險和不確定性上升，臺灣本可以通過加強兩岸經濟合作、深化兩岸融合發展，不斷強化臺灣產業韌性，夯實經濟發展基礎，增強抵禦風險能力，但民進黨當局出於「倚外謀獨」邪念，罔顧島內經濟民生，出賣臺灣發展利益，讓臺灣民眾與企業深蒙其害。正告民進黨當局，輸誠得不到好處，跪美沒有出路。 回應賴當局稱正調查16家大陸企業涉嫌在臺「非法招工」一事時，朱鳳蓮還表示，民進黨當局在關稅談判上對美國唯唯諾諾、予取予求，卻在推動兩岸「脫鉤斷鏈」、破壞兩岸經濟合作上處心積慮、動作頻頻。這些出於政治私利的做法不得人心，只會損害臺灣營商環境，限縮臺灣經濟發展空間。 稍早前，美方還表示將對全球半導體等進口商品徵收100%關稅，並稱臺積電將在美投資3000億美元。朱鳳蓮說，臺積電被迫宣布在美加碼投資1000億美元時已使島內業界恐慌、民怨沸騰。3000億美元投資一旦落地，勢必對臺灣經濟造成巨大影響。 她表示，如果說美國是掏空臺灣產業的始作俑者，那麼民進黨當局就是最大的幫兇。他們在關稅談判上「未談先跪」「打左臉送右臉」，對談判過程諱莫如深，甚至對民眾一騙再騙；在產業上對美國予取予求，主動奉送臺積電，任其榨乾臺灣優勢產業價值，充分說明民進黨當局根本無心也無力維護臺灣經濟發展和民眾福祉。奉勸民進黨當局在「媚美賣臺」的邪路上及時懸崖勒馬，臺灣民眾和各界有識之士應當團結起來，積極維護自身利益。 美國國務院前資深顧問近期發文稱「臺灣與川普漸行漸遠」。朱鳳蓮表示，越來越多的人認清賴清德是不折不扣的「和平破壞者」、名副其實的「麻煩製造者」；也認清美國奉行的永遠是「美國優先」。臺灣的前途、臺灣同胞的安全保障和利益福祉在於兩岸關係和平發展和國家統一。妄圖倚仗外力，換不來臺海和平穩定；四處搖尾乞憐，得不到安全利益保障。任何勾連外部勢力謀「獨」的企圖都註定失敗。(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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