安徽阜陽太和縣吳磊、劉靜夫婦擺「急救地攤」8年 「多教會一個人,就多一分安全保障」(我的家鄉我建設) 在安徽省阜陽市太和縣,每逢周末或節假日,公園的一隅便會支起一個特殊的攤位。這個攤位不賣商品,只擺著心肺復甦假人和急救包;也不產生任何交易,只教授急救技能。 攤主是一對夫妻——吳磊和劉靜,分別是太和縣人民醫院醫共體辦公室副主任和急診科護士長。兩人堅持擺「急救地攤」8年多,並帶領夥伴們去社區、校園、機關開展公益講解,幫助10餘萬人掌握「救命術」。 初衷,源於一次遺憾 提及擺「急救地攤」的初衷,吳磊不禁皺起眉頭,滿臉遺憾。 「8年前,一名40多歲的男子釣魚時意外溺水,雖然很快被救上岸,但因現場無人掌握正確的心肺復甦技巧,錯過了黃金搶救時間,最終未能挽救生命。」吳磊說,半小時後,120急救小組到達,但做什麼都無濟於事,只能眼睜睜看著生命逝去,「那種無力感,我至今都清楚地記得。」 在急診科工作20餘年,劉靜也目睹了太多因缺乏急救知識導致的悲劇。當吳磊回到家跟她說起這件事時,劉靜非常理解他的感受。 「僅靠院內救治遠遠不夠,必須走出醫院,將急救知識送到群眾身邊。」劉靜說,他們夫妻當即做出一個決定:把急救課堂從醫院「搬」到街頭,開始「擺攤」教學,「當時正是夏天,我們就在休息日到人流量大的沙潁河國家溼地公園擺攤。」 「第一次出攤時無人問津。」吳磊回憶,他們站了半個多小時,沒一個人過來。想吆喝,卻又不知道怎麼開口,「後來有位老大爺走了過來,問我們是賣什麼的。我說我們不賣東西,只教急救知識,他又問起收不收費。」 「我們喊大家過來學一學,還有人直接說,救人是醫生的事,老百姓根本不需要學這些。」劉靜補充。 「剛開始確實不容易,也打過退堂鼓。」吳磊說,但他的目標很簡單,「只要我講就會有人聽,只要有人學,就有可能挽救生命。」 此後,無論寒暑,他們都堅持每周出攤。漸漸地,攤位前開始有人駐足,也有人主動提出想嘗試。「現在,我們每次出攤,想上手練習的人都排長隊,少則一二十人,多則四五十人。」吳磊說,「看到大家這麼積極,我們犧牲點休息時間不算什麼。」 堅持,在於看到希望 又到周末,臨近傍晚,吳磊和劉靜駕車來到太和縣國泰廣場,鋪上一張地墊,從後備箱取出心肺復甦假人、急救包等工具,現場擺起「急救地攤」。這熟悉的一幕被在附近休閒娛樂的居民看到,大家紛紛圍了過來。 「有誰想試試?我們可以一對一指導。」吳磊大聲吆喝。話音剛落,居民孫凱就舉起手,在吳磊手把手教學下,孫凱很快掌握了心肺復甦的操作方法。「之前看視頻學過,以為自己會了,沒想到一實操,還是出現各種錯誤。吳醫生的『急救地攤』很有必要。」孫凱說。 隨後又有人舉手說想學海姆立克急救法,劉靜按照自己總結的「剪刀、石頭、布」口訣開展實地教學。就這樣,一遍遍專業地指導、一次次耐心地演示,兩小時很快就過去了。直到廣場上還剩零星幾個人,吳磊和劉靜才開始收拾東西,準備回家。 8年多來,吳磊和劉靜犧牲了很多周末、節假日以及工作日晚上的休息時間,擺「急救地攤」。從最初的無人問津到漸漸被圍觀、被認可,夫妻倆用專業和堅持努力讓更多人學會急救技能。 2021年,學員錢勝利用所學的急救知識救活了一名溺水兒童;2023年,學員周飛成功搶救回一名心臟驟停的路人;2024年,學員史浩在籃球館及時為一個心臟驟停的人做了心肺復甦……據不完全統計,接受過「急救地攤」培訓的學員,已在危急關頭成功施救20餘名遭遇溺水、突發心梗等情況的人員。 「前不久,我們擺攤的時候,還有居民特地跑過來跟我說,他用學到的海姆立克急救法,救回了同事家的小孩。」吳磊說,每當聽到這樣的分享,他們夫妻倆就更加堅信,「每次擺攤,哪怕只有一個人學會,也是值得的。」 延續,從兩個人到一群人 不只街頭教學,採訪當天,夫妻倆正忙著給50名大學生做急救培訓。「我們在醫院公眾號上發了培訓通知,不到一天,名額就報滿了。」看到大家學習急救知識的熱情如此高漲,吳磊滿眼歡喜。 在太和縣人民醫院的支持下,吳磊、劉靜夫婦於2017年發起成立「太和縣白金10分鐘自救互救協會」,協會成員以急救醫護人員為主。這幾年,夫妻倆帶領協會成員走進校園,深入社區、機關與企事業單位,累計開展急救科普宣傳活動300餘場。 2019年,為提升基層公眾急救能力,經太和縣衛生健康委批覆,太和縣人民醫院組建「太和縣公眾急救培訓中心」,吳磊、劉靜夫婦成為主力培訓師。如今,該培訓中心已開辦20期公眾急救能力提升培訓班,超千人考核合格獲得相關證書。 2022年,吳磊負責院前急救工作期間,推動構建起具有太和特色的「1367」急救模式:搭建1個高效的急救信息系統,建立縣、鄉、村3級聯動機制,規範6項急救技術和7個重點病種的救治流程。該模式依託信息化平臺整合急救資源,不僅顯著提升了基層急救響應效率,更成功打造出「15分鐘黃金急救圈」。 「1367」急救模式使太和縣農村地區的急救反應時間平均縮短47.2%,入選國家衛生健康委《緊密型縣域醫療衛生共同體建設典型案例2024》。 「大家學習急救知識的意願越來越強,對急救技能越來越重視,接受能力也越來越強。」吳磊說,他們會堅守「急救地攤」,一直擺下去。 「兩個人的力量是有限的。」劉靜說,她最大的心願是能有更多人參與到急救普及這項事業中來,「多教會一個人,就多一分安全保障。」 本報記者 李俊傑 《 人民日報 》( 2025年08月12日 14 版)
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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