機器人製造進課堂 沉浸式教學育人才
2026-02-08 21:59 8,754次浏览本報記者 李晨琰 一杯牛奶堪比安眠藥？近期，一些宣稱含有「10倍+原生褪黑素」、γ-氨基丁酸(GABA)等助眠成分的牛奶正攪動著市場。不少消費者嘗試後，呈現出兩極化反饋。有人盛讚其「立竿見影」，20分鐘酣然入夢；有人直斥其為「智商稅」，若想靠牛奶中微乎其微的褪黑素助眠，需豪飲近萬瓶。 在「劑量謊言」的爭議聲浪下，不可忽視的恰是近半數成年人及蔓延至兒童、青少年的普遍睡眠困境，以及正不斷崛起的睡眠經濟。很多特「困」生，正在為希望自己能睡個好覺「埋單」。 牛奶真能讓人道「晚安」？ 某品牌推出的「晚安牛奶」，核心賣點是「10倍+原生褪黑素」，而提升褪黑素含量的方法，源自其代工廠的專利技術，即通過調整奶牛光照周期和飼料配比來增加牛奶中褪黑素的含量。 據品牌方宣傳，一瓶250毫升的「晚安牛奶」中褪黑素含量可達12500皮克(即0.0000125毫克)，約為同等規格普通牛奶的10倍以上，並號稱這款牛奶適合生活壓力大、睡眠質量差、入睡困難的人飲用。 相關話題衝上熱搜後，有醫生毫不留情地撕下了「晚安牛奶」的面具——褪黑素常用劑量為每日0.1到0.3毫克，如此計算要喝8000至24000瓶晚安牛奶方可起「晚安」之效果。 「正如拋開劑量不能談毒性，拋開劑量也不能談療效。」在上海市第一人民醫院神經內科副主任醫師朱瀟穎看來，「晚安牛奶」所含的那點褪黑素根本達不到治療閾值，部分消費者感覺喝「晚安牛奶」後睡眠改善，更多是心理暗示的結果。 「就好像很多人喜歡睡前喝一杯熱牛奶，認為牛奶中的色氨酸可以合成有助眠作用的血清素和褪黑素。」朱瀟穎說，實際上，真正起效的未必是特定成分，而是心理作用。 「睡前固定時間喝牛奶這一行為本身就在暗示大腦啟動睡眠程序，其作用更多是輔助性的。」她同時提到，褪黑素主要適用於調節時差或內源性褪黑素分泌不足的人群，對壓力等因素導致的失眠作用有限。 功效存疑卻擊中消費痛點？ 對於「晚安牛奶」的爆火，也有網友直言不諱：「品牌方沒有自己的牧場和奶源，僅靠貼牌就能把牛奶賣爆，足見其營銷套路之深。」 記者查閱發現，不少奶企均推出過類似助眠產品，如舒睡奶、「每日美夢」益生菌飲品、「晚上好」牛奶等。廠家普遍的做法是，以牛奶為基底，添加γ-氨基丁酸(GABA)、酪蛋白酶解物、α-乳白蛋白、茶葉茶氨酸等外源性助眠物質。 那麼，為何這些功效存疑的牛奶能精準擊中消費者痛點？有業內人士指出，掩蓋在「智商稅」「營銷騙局」等質疑聲下的，恰是當下全人群的睡眠困境。 中國睡眠研究會發布的《2025年中國睡眠健康調查報告》提到，我國18歲及以上人群睡眠困擾率為48.5%，睡眠困擾包括入睡困難、夜間如廁、夜間易醒、早醒等。 「睡眠質量的好壞直接影響著身體健康。」在朱瀟穎的專家門診中，近25%患者存在睡眠問題。經過生理習慣與心理狀態調研後，醫生發現，大部分患者的睡眠問題其實來源於壓力。 更令人擔憂的是，這一現象已蔓延至兒童、青少年。「這幾年，從門診情況來看，有睡眠困擾的孩子正在增加。」復旦大學附屬兒科醫院神經內科醫生邱甜告訴記者，2019年醫院開設兒童睡眠障礙門診後，每周三下午的15個號源基本全都掛滿，「到這裡就診的孩子主要集中在兩個年齡段：3歲以前和小學三年級後。」結合一些手邊的案例，邱甜解釋說，小學三年級是個分水嶺，作業量陡增、學業壓力加大，許多孩子難以適應，情緒問題進而引發失眠問題。 「壓力會讓人的神經系統過度興奮，如果不直面問題，外用藥物也不過是治標不治本。」朱瀟穎說。 養成良好睡眠習慣更關鍵 當睡眠困擾已演變為一種覆蓋全人群的「慢性健康挑戰」，睡眠經濟也隨之興起。據專業機構統計，我國睡眠經濟的市場規模在過去幾年間實現了顯著增長，到2030年有望突破萬億元。 從「晚安牛奶」，到香薰機、頌缽音療、褪黑素軟糖……這些琳琅滿目的產品真能換來優質睡眠嗎？多位受訪醫學專家對此持保留態度。 在海軍軍醫大學第二附屬醫院(上海長徵醫院)醫學心理科主任醫師柏湧海直言，目前市場上許多標榜助眠功效的產品，其實際效果尚存爭議，營銷概念往往大於實質療效。就個體來說，養成良好的睡眠習慣更為關鍵。他建議注重睡眠環境、避免睡前飲食和劇烈運動、學會睡前放鬆，這些才是真正有助於睡眠的做法。
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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