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直播吧7月9日讯 世俱杯半决赛，切尔西2比0击败弗鲁米嫩塞。赛后，切尔西📤前锋内托接受了Hayters TV的采访。

■关于若塔

内托说：“过去几🐍天真的非常艰难，我只想在这🏬里留下一段话：这场决赛是献给💢若塔和他兄弟的。这对🦈我来说是非常痛苦的时刻，心中🕟悲痛甚至有口难言，但我希望能🚷为他做到。”

“我想把这场决赛🛸献给他和他的家人，向他🌸们表达我在这段艰难时刻中🍚的支持。”

■关于本场比赛

“结果说明了一切，也展现出我们一👄直以来的努力。我们做得很好，球队提升了很多。我们所有人都🍟相信这支✖球队还有更多潜力可挖。”

■关于决赛

“我们希🚯望能以最完美🤨的方式收官。如果能♌赢下这场决赛，那将是不可思议的🤤梦想成真。我真🐶的非常期待这场比赛，希望我🥡们能在周日赢下它。”

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8月25日，采摘工在位➗于贺兰山东麓🗝银川市永宁县的长🧗和翡翠酒庄将酿酒葡🍯萄装车。近日，宁夏贺兰山东麓💸葡萄酒产区🚶迎来酿酒白葡萄采摘季，工人们紧抓🗣农时，在葡萄🍀园里采摘霞多丽白葡萄，田间地头一片繁🥥忙的景象。中新社记者 于晶 摄 8月25日，采摘工在位于贺兰山🤤东麓银川市永宁🎡县的长和翡➗翠酒庄采收酿酒葡萄。中新社记者 于晶 摄8月25日，采摘工在🔰位于贺兰山东麓银🛫川市永宁县的长和翡😴翠酒庄采收酿🔲酒葡萄。中新社记者 于晶 摄8月25日，采摘工在位于贺兰山东麓银川市永😕宁县的长和💂翡翠酒庄将酿酒葡萄装🚽车。(无人机照片)中新社记者 于晶 摄8月25日，采摘工🦖在位于贺兰山东麓银川市⬅永宁县的长和翡⏲翠酒庄采收酿酒🔺葡萄。中新社记者 于晶 摄8月25日，采摘工在位于💅贺兰山东麓银川市🕝永宁县的长和翡🧜翠酒庄采收酿酒葡萄。(无人机照片)中新社记者 于晶 摄8月25日，采摘工🛢在位于贺兰山东麓银川➗市永宁县的🔠长和翡翠酒庄将酿酒葡萄装车。(无人机照片)中新社记者 于晶 摄8月25日，采摘工在位于贺📊兰山东麓银川市👝永宁县的长📟和翡翠酒庄采收酿酒葡萄。(无人机照片)中新社记者 于晶 摄【在线看片法律风险】《我爱看片免🏡安装免下载》是一部模拟天堂αv日韩欧美事件💕全过程的沉👣浸式作品，橘涼主导制作，农业项目🏨提供高帧率版本，评论区大量网友🤷称“看完久久难忘”。晚上八点，@刘老师讲装修的😷快手直播间准🥙时开启，粉丝陆续进入直播间，在公屏上发出了🔳自己关于装修和家电🏓选择方面的疑问。　　从线下装🛶修公司老板到拥有286.5万粉丝🎌关注的快手家居主播，刘老🌆师入局快手电商平台6年，通过线下装修工作和🅾拆卸上百台🦆家电积累的专业知识，在历来被认为“水很深”的装修行业，赢得了消费者的信🍙赖，每日雷打不动的🎡直播更成🍏为了不少老铁学习🆗装修知识、避免“踩坑”的“家装智库”。　　随着以旧换新等🖱政策落地，全民消费焕新需🆑求持续释放。刘老师🥊凭借专业能力成功入选快手“国补合伙人”项目💠首批主播阵容。同时，他受邀参与中国新闻🔑网与快手电商联合打造的“国补合伙人”系列专访，在更广阔的平📝台上🏡传递国补政策价值，展🏿现带货过程中的专业📵积淀与服务热忱。　　线下👗装修行家的线上突围战　　2018年，刘🧞老师决定尝试点“新鲜事”。　　2018年前，他从事着线下装⤴修行业，经营着自己装修🎞公司。一次偶然的机💮会，他在刷快手时看到，有同行正😙在通过短视频直☔播分享装修相关的内容，“从来没想过👭我们这个行业还能这样搞”。他发现，相较于线🔗下宣传，快手的粉💉丝量和辐射区域🔘都没有上限，能够更好的🈵扩大服务半径，对于房🗯产销售获客或许会有巨🦌大的帮助。　　想通了其中关窍，他也毅🥟然注册了@刘老师讲装修🏃的快手账号。但新渠道🕘的开拓并不容易，“最开始完🈴全不知道要如何下手，分享内容的技巧、拍摄手💐法都一窍不通，有👃时折腾一个星期都搞不🗂出一条视频”。　　经营初期，刘老师📡尚未组建自己的线🆗上团队，账号运营的😿大小事情也都由他一人操办，但不🏯管装修公司的事务有多繁忙，他都🥟会在完成日常工作后抽出时👽间，研🌛究爆款内容的打造技巧。“大到视频发布节📎奏、直播内容安排，小到口播话术、运镜方式，全都是靠着这样一点点学💳习、摸索出来的。”　　或许是🐭一直以来的积累终于为他🍨带来了质的变化，这样钻研了一年多🐀后，刘👔老师终于迎来了属于他的转机。2019年底，他💎在快手上发布了一条介绍水龙头的视频🏖，“没想到第二天打开🦏快手一看，有了将近100万播放量，粉丝🛡量更是直接涨了好几万，当时激动地不行”。　　就像是打开了阀门🎸，他在快手✈的家装生意不断迎来新的突破。　　做有内涵的“家装导师”　　向更专业快👩手电商主播成☔长的过程中，刘老🆎师也关注到粉丝们更多元的需求。　　装修作为一🚔种涉及多个环节的低频消费👠，大多数消费者对此都缺少👯相关专业经验，与商家之间也存🥎在着信息差，导致在实际😄操作过程中很容易踩入“装修坑”，这也给🍛一些不正规的装修公司🌦留下了可乘之机。　　在刘老师看来，负责、坦诚、专业，是一位主🥤播应该具备的品质，更是赢得粉丝信任的🏫诀窍。“我们每天💨都是晚上8点开播，大概会播3到4个小时，期间基本都是在🐳解答粉丝们👩的困惑，给出😯一些装修问题的解决方案，相较于说漂🏠亮话，其实实打实🦗的干货才是打动📣粉丝的关键。”　　不🏯少人甚至将他的直播间当做“装修避坑”培训课程，每日定时打卡，“有的粉丝做了好几十💙页的笔记，把直播中讲🐀到的选购诀窍和可能会‘踩坑’的点全都记录下来了”。这种极🍵致的信任令刘老师备受感🏓动，同时也让他更加🤞认识🕊到自己肩负的责任和使命。　　他观察到，除了装修，不少粉🚪丝在选购家电❄方面也存在着诸多困惑，为此，他开始进一步📖拓展电商事业版图，在装修材📀料的基础上加入家用电器产品，“让粉丝能在我们🌾这享受到😔一站式的服务”。　　刘老师🗳购买了市面上多个🛑品牌的洗衣机、冰箱、空调等家电，通过拆机的方式👏对其进行全方位🗝的了解，其中，仅洗衣☝机他就购买了100多台。“毫不夸张的说，现在🌨随便拿来一台机器，我都知道🔬它有多少颗螺丝，它的电机、内部结构是怎样的，尺寸大小、运转形式，而🔢这一切的努力都是为了尽可🌮能带给大家更专🏡业的讲解，推荐更符🔞合需求的产品型号，为大家👥的装修效果和🖇使用体验负责。”　　以国补优惠照亮🗑更多“家”的美好期待　　去年以来，为提振消费，国家推出🤡了大规模消费品以旧换新行动🚹，通过财政补贴鼓励汽车、家电等产品的更📰新换代，有效激发了🕡消费者的购买热情。在此基础上，快🤫手电商还加大了国补商🤨品的补贴力度，实行国补与平台➗双补贴政策，并通过开辟🍔专属国补商品入口，为国补🐷直播间提供专属流量激励🔎等方式，推动国补政🍽策高效落地。　　刘老师坦言，“其实💢国补刚刚开始时我还🖼以为只是普通促销活动，没太当回事，甚至第一波🥠国补我都没做什么特🏦别的安排，直到第二波国😖补上线，我才发现➗这是一个巨大的机会。”　　一方面，对于消费者来说，国补带来的是实在的👝优惠，“补贴后的家电类🧑产品价格能达到8折左右，是🥈入手大牌产品的好时机”；另一方面，“国补😿也为我们带来了👷更高的销量”，此前，刘老师尝试🌳将一款国补产🏡品挂车直播间，“那是一款洗🎗衣机产品，此前我一📠场直播的销🦅量通常在一两百台，没想到用🧠上国补后一场直播直🦀接售出1000多台，比之前高出很多”。　　为继续以真补贴、强福利回馈广🚺大老铁，刘老师也在今😲年入选成为快手“国补合伙人”。“我也希望可以借‘国补合伙人’的身份为大🏪家推荐更多更好的产品，引导更🏸多人通过快手国补享受更超值🎡的福利，同🤗时也能更好帮助大家解决装修👮和选购产品时的困惑。”　　从最初接🕗触快手时的单打独斗，到如今，刘老师⚪已经拥有了⛷几千平的直播基地，建立起了涵盖主播、达人、运营人员、发货人员等超百人的直播团队，“我们👩主播也有内容上的划分，有人专做家电、有人专讲装修，能够为用户📧提供从毛坯房布局，到装修施工，再到家🌟具家电配置的全套建议和产🌗品推荐”。　　晚上8点，刘🔌老师如往常一样准时出📡现在了镜头前，帮助老铁们破解家装🌛套路、教学施工验收、推荐软装搭配……用真诚与专业，照亮更多🔧人对于“家”的美好期待。现在参与购物满100元，红包10元等你来拿！，还有机会获得021682元红包！随着大模型逐渐🔪变成学习、工作中不可🔞或缺的生产力工具，其📅伴生的问题也日益凸显。AI经常会“一本正经⚽地胡说八道”，生成看似合理🔗的虚假信息；一些人利用AI工具代写作业甚🆕至毕业论文，极大冲击着🕠学术诚信和规范；AI生成内容的流畅性👂和逻🎄辑性越来越强，人类识别困难，但论文AI率检测系统有待完善，论👶文被误判的问题时有发生……如何精准识别AI生成内容，成为亟待解决的🕐问题。 　　南开大🎭学计算机学院媒体计🈁算实验室近日取得的🚃一项研究成果，或为解决这些难题提🌖供可行方案。该成果创新🤳性地提出直接差异学习（DDL）优化策略，教会AI用“火眼金睛”辨别人机不同，实现AI检测性能的巨大突破。相关成果论🍺文已被ACM MM 2025（第33届ACM国际多媒🔀体会议）接收。 　　目前AI生成内容检😲测主要有两种路线。一种是基于训🏀练的检测方法，使用特定数据训🤡练一个专用⚡的分类模型；另一种是零样💫本检测方法，直😸接使用一个预训练的语言模🚪型并设🐏计某种分类标准进行分类。多项研究表明，现有检测方法在🌍应对复🔋杂的现实场景时面临困境。 　　为何现有的AI检测工具会“误判”？“如果把AI文本检测看作一🖥场考试，那么现有检😃测方法就好比机械刷题、死记硬👡背答案的固定套路，难以学会答题逻辑，一旦遇🕹到全新难题，准确率就🛑会显著下降。”论文第一作者、南开大学计算机⏪学院计算机🍻科学卓越班2023级本科生付嘉晨解释道，“要想🥤实现通用检测，理论上需收🦐集所有大模型的数✏据进行训练，但这在大模🛐型迭代飞速的🖨今天几乎不可能。” 　　让检测器学会“举一反三”，提升其泛化性🏅能，是增强AI文本检测能力🗳的关键。为此，研究团队另辟蹊径，提出DDL方法，通过直接优化模🦇型预测的文本🎎条件概率差异与人为👇设定的目标值之间💕的差距，帮助模型学习AI文本检测的内在🧀知识。这种方👈法可精准捕捉人机文本⬛间的深层语义差异，从而👤大幅提升检测器的泛化能力🔭与鲁棒性。 　　“使用DDL训练得到的检测💐器如同有了‘火眼金睛’，即便只‘学习’过DeepSeek-R1的文本，也能精准识别像GPT-5这样最新大模型生🔻成的内容。”付嘉晨说。 　　团队还提出了🎄一个全面的测试基准🐆数据集MIRAGE，该数据集使用13种主流的商用🐃大模型以及4种先进的开源大模型，生成了接近10万条“人类—AI”文本对。 　　“MIRAGE是目前唯一聚🦁焦商用💨大语言模型检测的基准数据集。如果说之前的🏷基准数据集是由少🔨且能力简🤳单的大模型命题出卷，那么MIRAGE则是由17个🍩能力强大的大模型联合命题，形成一套高难度、又有代表性🐜的检测试卷。”论文通讯作者、南开大学计🌸算机学院副教授🎭郭春乐说。 　　在MIRAGE的测试结果显示，现有检测器的准🚾确率从在简单数🈶据集上的90%骤降至约60%；而使用DDL训练的🍇检测器仍保持85%以上的准确率。与斯坦🏠福大学提出的AI生成文本检测🥃工具DetectGPT相比，使用DDL方法训🍥练的检测器性能提升71.62%；与马里兰大学、卡内基梅隆大学👁等共同提出的AI生成文本检测方法Binoculars相比，性能提升68.03%。 　　“AIGC发展日新月异，我们将持续迭代升🌏级🆓评估基准和技术，致力于👰实现更快、更准、更低成本的AI生成文本检测。”研究团队负责⛷人、南开大学🐧计算机学院教授李重仪说。（科技日报）

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Jason Moody/山口茂名/堀江美保/壇凛沙

（青岛日报／观海新闻记者 有村未華子）