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本文目录一览：

• 1、2023未来科学大奖:首次出现90后!单项725万元
• 2、亚马逊上线AI购物助手,可消费者会听AI指挥吗
• 3、互联网发展进入下半程,自媒体人该何去何从?
• 4、AI率查重工具使用指南:如何识别“真假原创”内容?

2023未来科学大奖:首次出现90后!单项725万元

未来科学大奖于8月16日上午揭晓获奖名单，单项奖金约725万元人民币（等值100万美元），且首次出现90后获奖者。

亚马逊上线AI购物助手,可消费者会听AI指挥吗

1、消费者是否会听从亚马逊AI购物助手Rufus的指挥，取决于其信任度、准确性及使用场景，目前存在一定挑战但也有潜力。信任建立是核心挑战消费者对AI购物助手的信任度直接影响其接受度。当前，人们更倾向于依赖熟人推荐，因为社交关系提供了天然的信任背书。

2、结论：Rufus凭借生成性AI技术，将购物体验转化为人性化对话，标志着在线零售进入“智能伙伴”时代。其技术深度与用户导向设计，不仅为亚马逊开辟增长新路径，更预示着AI将深度融入日常交易，重塑科技与生活的互动方式。

3、购物体验优化AI对话购物助手Rufus是亚马逊商店的“产品专家”，能基于商品详情页、智能评论分析及多维度数据，回答消费者关于产品的各类问题（如功能、适用场景），并提供个性化购买建议。

4、亚马逊AI购物助手Rufus已全面上线美国市场，美国客户登录亚马逊购物应用，点击屏幕底部导航栏中的Rufus图标即可体验智能化购物服务。Rufus基于专注购物推荐的大型语言模型（LLM），通过大量零售数据和消费者行为分析，能够针对购物推荐、产品细节、产品对比、物流运输等问题，向用户提出有效的解决方案和建议。

5、但不会用于个性化广告（这点需关注其后续政策更新）。如果你正在使用美国亚马逊APP，留意搜索栏下的变化，点击那个Rufus标签，体验一下这个AI购物助手。试试问它“适合雨天徒步的防水登山鞋推荐”或“办公室久坐用什么腰靠好”，会发现它确实能帮你从海量商品中快速锁定目标。

6、亚马逊推出的生成式AI购物助手RUFUS旨在通过AI技术为消费者提供更智能、便捷的购物体验。核心功能：RUFUS能够基于用户的购物历史和偏好，智能推荐商品并提供个性化购物建议。

互联网发展进入下半程,自媒体人该何去何从?

互联网发展进入下半程，自媒体人可从内容升级、运营优化、技术融合、行业合作、个人转型五个方向寻求突破。内容升级：从流量导向到价值深耕聚焦垂直领域：在商业化、垂直化趋势下，自媒体需避免泛泛而谈，选择细分赛道（如科技评测、传统文化解析、小众运动教学等）建立专业壁垒。

构建“技术+跨界”双重竞争力互联网人后半程的核心是从“执行者”向“问题解决者”转型，需通过技术深度与跨界广度提升价值：技术碾压：以5-10年为周期专注一个领域，形成“人无我有”的能力。例如，某大数据工程师通过持续优化推荐算法，将用户点击率提升30%，成为团队不可替代的核心。

现状：互联网发展进入下半场，人口红利逐渐消失，受众对内容质量的要求越来越高，自媒体已经过了站在风口上就能轻易成功的时代。优势：有上交新传专业知识加成，在媒介素养、市场洞察以及专业技能上都有所优势，未来发展大有可为。

“拉面哥”程运付在流量退去后逐渐回归生活常态，尝试适应互联网带来的变化并探索新的发展方向，而其他一夜成名的网红则面临不同困境。

正视情绪：允许自己“暂停”，但避免陷入自我否定接纳阶段性迷茫：从东北小县城到985硕士，再到互联网红利期完成北京落户、成家立业，前半程的“顺利”可能让你对“失控”更敏感。裁员带来的挫败感本质是对“预期生活轨迹断裂”的抗拒，而非个人能力的彻底否定。

AI率查重工具使用指南:如何识别“真假原创”内容?

在AI生成内容泛滥的当下，使用专业AI率查重工具已成为识别“真假原创”内容的必要手段。通过选择具备数据安全、多模态检测、动态学习引擎和全流程风控体系等优势的专业系统，并结合实际使用场景进行精准检测和分析，我们可以有效应对AI生成内容带来的挑战，守护内容底线和公信力。

使用AI率检测工具非常简单。用户只需将待检测的文本上传至工具中，工具即可自动进行分析和检测。检测完成后，工具会生成一份详细的检测报告，报告中会明确指出哪些部分有AI生成的痕迹，以及AI率的占比。

检测对象：查重率主要检测抄袭、引用等文字重复情况，而AI率则主要检测AI生成的伪原创内容。应对方式：对于查重率高的文本，可以通过改写、加注释、规范引用等方式来降低；而对于AI率高的文本，则需要降低AI痕迹，混合人工撰写来改进。

综上所述，虽然Turnitin并没有专门的AI检测功能，但它可以通过相似性检测来识别文本是否与其他已有文献重合。在查重过程中，遵循学术规范、准确引用、避免抄袭是非常重要的。同时，使用多种查重工具、遵循学校政策、及时检查以及导师指导等也是确保论文原创性和质量的关键步骤。