【玖玖為上 上海觀止】8月29日中建·玖上琅宸實景示範區開放，首批次已過會！
2026-01-05 20:52 7,753次浏览株洲8月10日電 (徐志雄 趙雅麗)「學生在關鍵時刻能利用所學知識救人，是我們教書育人最大的成就。」8月10日，獲悉兩名畢業生暑期在江蘇南通地鐵接續救人的事跡，湖南鐵路科技職業技術學院黨委副書記、校長陳彬說道。 8月1日，南通地鐵圖書館站，值班站長羅媛在巡視站臺時，發現一名女性乘客有面色青紫、雙手抓喉的異常舉止，立即上前詢問具體情況。 「藥，卡住了……」當聽到乘客口中艱難擠出這幾個字後，羅媛立刻繞到乘客身後，果斷採用海姆立克急救法施救。伴隨一聲嗆咳，藥物從乘客喉部飛出，羅媛又為她遞上溫水、輕撫後背，其專業處置讓一場致命危機消弭於無形。 乘客有了微弱呼吸後，易錦鑫與同事和120救護人員一同將其抬往救護車。 南通地鐵供圖 相似驚心動魄的一幕，早在7月4日也於南通地鐵孩兒巷站同樣上演。當日早高峰，站務員發現一名女乘客倒在地上不省人事，立即用對講機呼叫支援。值班站長易錦鑫飛奔至現場後，發現乘客已經沒有了意識，當機立斷展開心肺復甦急救。只見他雙膝跪地，十指交叉開始反覆按壓乘客胸口，一下、兩下、三下……汗水順著他的下巴滴在站臺地面上。 當同事抱著AED除顫儀趕到現場時，易錦鑫褲子的膝蓋處已經磨得發白。幸運的是，在他堅持按壓到第八組的時候，乘客喉嚨突然動了一下，發出了微弱的吸氣聲。此時距離發現危險，僅過去了4分鐘。 事後，羅媛和易錦鑫被同事問及如何熟練掌握眾多專業急救技能，他們表示，這離不開母校湖南鐵路科技職業技術學院開設的急救專業課程。 陳彬表示，作為全國急救教育試點學校，該校將急救課程納入到全體學生必修課程體系，開設了《高鐵客運應急處置》《急救護理》等專業課程，學生在高度仿真的模擬車廂環境中，進行包括心肺復甦、AED操作、多線協調聯絡等全流程應急救援演練，實現以練促學。 同時，該校還將紅十字會急救員證書的考核標準融入教學內容，累計完成了超過6000名師生的急救合格證書培訓。(完)
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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