【創新在一線】告別「冷冰冰」，機器人正變得更有「溫度」
2026-02-26 06:36 1,514次浏览出現飢餓感，通常情況下，及時補充能量就能恢復活力。但有些人在感到飢餓的同時，還會出現心慌、手抖等症狀，這可能是一些疾病發出的信號。究竟是哪裡出了問題？一起了解↓ 可能與5種疾病有關 對健康人群來說，餓一會兒達不到心慌、手抖的程度，如果一餓就感覺心慌、手抖，可能預示著身體出現了問題。 低血糖 發生低血糖時，身體會立即啟動升血糖機制，動用儲存的糖來儘量升高血糖，會伴隨交感神經興奮表現：心悸、出汗、面色蒼白、肢體震顫等，且血糖下降速度越快，症狀越明顯。 糖尿病 部分2型糖尿病患者，特別是比較肥胖的患者，可能會出現糖尿病前期症狀。主要表現可能為下一餐前，即飢餓狀態時出現低血糖反應，包括心慌、手抖、渾身無力等。 甲狀腺功能亢進 甲亢患者體內甲狀腺激素產生和分泌過多，導致身體代謝速度加快，神經興奮性增加。 如果常在飢餓時出現心慌、手抖，尤其在雙手伸平，十指分開時明顯，並伴隨怕熱、出汗多、消瘦、突眼等症狀，建議進行甲功五項、甲狀腺激素水平檢查。 腸胃疾病 胃部沒有食物，胃酸又分泌過多時，可能出現心慌、手發抖的情況。如患胃潰瘍等疾病，飢餓狀態下症狀可能加重，引發不適感。 心血管疾病 若存在心臟方面的疾病，如心律失常、冠心病等，也可能會引起心慌、胸悶，出現手抖等現象。飢餓時血壓降低，易導致腦供血不足，加重症狀。 既要「吃飽」也要「吃好」 有飢餓感才吃飯，往往容易選擇高熱量的食物，並且進餐速度也快，最終導致能量攝入過多。做到下面3點，可以在延緩飢餓感的同時補足營養。 選擇高纖維、低脂肪的食物 高纖維食物，像蔬菜、菌類、水果、粗雜糧等是消除飢餓感的高手，也是公認的低熱量食品。 低脂肪的食物，如蝦、雞等白肉，或是瘦的紅肉，都含有較低的脂肪和很高的蛋白質，令飽腹感持續時間變長。 另外，控制食慾、避開高脂肪的食物(油炸食品、蛋糕、漢堡、烤肉)也很重要。 兩餐之間吃點零食 上午10點半左右，人體新陳代謝速度變快；16點左右，體內葡萄糖含量已經降低。這兩個時間點，大部分人或多或少會感到餓。 可以在這兩個時間點加餐，選擇一些健康的零食。最好的加餐零食是低能量、有飽腹感的食物，如：水果、牛奶、酸奶、豆漿或堅果。 改變進餐順序 最好遵循以下進餐順序：吃蔬菜→食用蛋白質→吃主食。 這樣可以延緩消化速度，讓營養素的釋放緩慢而平穩，直到小腸末端都有食物被吸收。這樣進食，同樣的飯菜，餐後更不容易飢餓。
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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