南憑高鐵崇憑段全線接觸網送電成功 將於年內通車
2025-12-20 16:17 8,735次浏览央廣網北京8月14日消息(記者 鄭潔怡)近日，一則有關#羊都不吃的羽衣甘藍被年輕人含淚買爆#的話題登上熱搜，羽衣甘藍這一曾被羊都嫌棄的蔬菜，如今卻在年輕人中掀起熱潮，成為諸多茶飲品牌力推的「纖體、輕盈」神器。那麼，吃羽衣甘藍真能減肥？「甲狀腺疾病患者慎食羽衣甘藍」又是否屬實？中國老年保健協會膳食指導專業委員會副會長李偉做客央廣網《中華名醫號》欄目，並給出了詳細解答。 羽衣甘藍，吃了真能減肥？ 李偉表示，從營養學的角度來說，羽衣甘藍的確是一種健康的蔬菜。它的熱量較低，每100克大概只有33千卡的熱量，而且它的膳食纖維含量也非常豐富，營養成分有維生素C、維生素K、鈣、鎂等。 雖然從營養學角度來說，它確實是一種健康的蔬菜，但我們不能誇大它的營養價值。由於羽衣甘藍的低GI高纖維，還有深綠色的外表，確實與大部分年輕人所追求的「低卡減脂」理念相契合，所以現在很多茶飲品牌會把它添加到產品裡。但是，我們應該關注的是膳食的平衡，減肥的核心是要製造「熱量缺口」，減肥人群該思考的是如何降低總體的熱量攝入，如何通過運動來製造這個「缺口」。而不是說單靠吃羽衣甘藍就一定會瘦，這是不可能的。 至於為什麼「羊都不吃羽衣甘藍」，是因為它吃起來味道比較苦澀，而許多茶飲品牌會在產品裡添加羽衣甘藍之外，還會添加一些較甜的水果，比如說蘋果、菠蘿、青提，還可能會添加糖。 偶爾來一杯，代表著消費者追求時尚、健康，這個消費理念是好的，但沒有必要把羽衣甘藍的飲品當作我們減肥的手段。 「甲狀腺疾病患者慎食羽衣甘藍」的說法是否屬實？ 羽衣甘藍屬於十字花科的植物，與我們熟悉的白菜、甘藍、油菜等是「近親」，其中，有一種物質叫作硫代葡萄糖苷，這種物質在植物裡面比較穩定，但是通過我們咀嚼，消化後會變成一些代謝產物，其中有一種物質叫硫氰酸鹽，會抑制甲狀腺對碘的吸收。甲狀腺有個重要的功能就是合成甲狀腺激素，碘就是合成甲狀腺激素的原材料之一，如果硫氰酸鹽抑制了碘的吸收的話，相當於就影響了甲狀腺激素的合成，可能會導致甲減。 也有部分甲亢患者表示疑惑：「我可不可以通過吃羽衣甘藍來控制我的病情？」李偉提醒這部分患者不要這麼做，因為硫氰酸鹽會抑制甲狀腺對碘的吸收，其實也在間接影響整個甲狀腺的代謝機制。 以上是從原理上來說，而從實際應用來說的話，大家也不要去妖魔化這種蔬菜。每周吃羽衣甘藍1～2次，一次吃1～2兩的話，其實問題不大。通過對食物的加熱處理，可以減少羽衣甘藍中一些酶的活性，從而抑制硫代葡萄糖苷在我們人體的分解，可以減少它對我們碘吸收的影響。
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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