時政畫說丨再唱山歌
2025-11-28 04:10 3,847次浏览杭州8月9日電(張煜歡)近日，一知名演員在直播中向觀眾分享了飲用葛根茶後的感受，隨後多家網購平臺的葛根茶銷量激增，不少商戶的相關茶飲也隨即售罄。葛根茶的「出圈」似乎再次印證——在快節奏的生活中，主打養生的中醫藥正離當代年輕人越來越近。 近年來，中藥代茶飲將古老的中醫藥智慧與現代生活方式相結合，既保留了藥材的天然特性，又便於日常飲用，逐漸成為養生潮流中的新寵。與此同時，社交媒體的推動也加速了中藥代茶飲的普及。 從明星推薦到博主測評，再到朋友圈的分享，不少中藥代茶飲迅速在年輕群體中形成話題。這種傳播方式不僅拉近了年輕人與中醫藥的距離，也讓傳統養生文化煥發出新的活力。 中醫藥市集人氣旺。浙江省中醫院供圖 如去年，浙江省中醫院「烏梅湯2.0」在網際網路醫院上線後迅速走紅，其憑藉健康養生、物美價廉、口感清爽的優勢，創下單日最高下單量1000萬帖的紀錄。訂單用戶畫像顯示，20歲至35歲的年輕人佔比超過八成，浙江省外用戶同樣超過八成。 「百姓的熱情讓我們找到了中醫藥助力健康美好生活的現實路徑。深入挖掘中醫藥寶庫的精華，對治療疾病的中藥處方進行合理化的研究和轉化，使其成為代茶飲，也是當下中醫人可以探索的『新通路』。」浙江省中醫院網際網路診療中心主任葉文怡說。 葉文怡介紹，例如葛根荷葉山楂飲也十分受到民眾喜愛，尤其是因長期辛辣肥甘飲食導致頭面油膩、形體肥胖、胃脘脹滿、大便黏滯不爽的亞健康人群。 圖為一中藥代茶飲配方。浙江省中醫院供圖 「中藥代茶飲受歡迎是一個好現象，但其需要辯證選擇、適量服用。」葉文怡提醒，中藥代茶飲雖然適用人群較為廣泛，但也有一定禁忌，不能盲目跟風。 她指出，在選擇網際網路醫院上相關茶飲時，有個關鍵步驟就是填寫「問診問卷」。「大家務必要如實填寫自己的情況，以供網際網路醫院的醫生準確診斷。只有判斷後適合的人群才能夠配出茶飲，不適合的我們建議線下就診，或移步醫療諮詢端接受進一步的健康服務。」 其實無論是夏季火爆的烏梅湯，還是助眠安神的舒足安枕方，冬病夏治的三伏貼……正有越來越多中藥茶飲與院內製劑在走進大眾視野。也有更多醫療機構在積極探索符合現代人口味和需求的產品形式，讓古老的中醫藥煥發新生，為健康產業注入更多的文化內涵和發展動力。 浙江省中醫院黨委書記何強認為，中醫藥在「治未病」領域具有獨特優勢。在活態傳承傳統中醫藥文化精華的同時，醫院要不斷結合不同人群的健康需求，積極推進中醫藥成果轉化，使其成為融入生活、助力健康的優質大健康產品，讓中醫藥更好融入現代生活，惠及千家萬戶。(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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