天津發布多項預警 薊州區升級防洪應急響應為二級
2025-11-08 15:33 3,285次浏览天津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)
近日，一中年歌手在演唱會上自曝「就算心跳亂了節奏，我還是會繼續努力。」此前，他被診斷出心臟問題，每天需靠藥物控制。這引發了公眾對心臟健康的關注。近年來，心臟問題越來越頻繁地「找」上了中青年人，特別是心律失常正日趨普遍。那麼，心律失常緣何趨向年輕化？科技日報記者就此採訪了多位專家。 心律失常人群日益年輕化 《中國全科醫學》雜誌刊發的有關研究顯示，在全球範圍內，每年約1700萬人死於心血管疾病，其中約1/4為心律失常引起的猝死，且發生心律失常的人群正日益年輕化。 中南大學湘雅醫院老年醫學科副主任醫師李非介紹，老年人心律失常通常以房撲/房顫、房室傳導阻滯為主，更多與高血壓、冠心病、肺心病及瓣膜退行性病變等基礎疾病相關，需給予長期治療。 中南大學湘雅醫院心內科副主任醫師趙伊遐介紹，中青年人常見的心律失常主要包括竇性心動過速、室上性心動過速、早搏(房性或室性)以及部分心房顫動。相比老年人，中青年人心律失常通常發作較急，發病通常為短期，結構性心臟病比例較低，但症狀表現如心悸、胸悶等更為明顯。 為什麼越來越多的年輕人出現心律失常？趙伊遐介紹，主要與精神壓力大、焦慮失眠、熬夜等生活節奏失調，過量攝入咖啡、能量飲料、菸酒等刺激性物質，久坐少動、肥胖、代謝異常，以及電子產品使用過度導致交感神經興奮等因素有關。「這些因素會打破人體自主神經系統平衡，引發心電活動紊亂。」她說。 「大部分中青年人心律失常主要是由上述不良生活方式造成的，也有小部分患者是由於遺傳等因素導致的，如肥厚型心肌病，離子通道病等。」中南大學湘雅三醫院心血管內科主任蔣衛紅說。 改善生活方式是關鍵 儘管中青年人心律失常的發病具有偶發性，且多為生理性心律失常，但也不排除病理性心律失常的可能。如何區分兩者，出現哪些症狀時需儘快就醫？ 中南大學湘雅醫院心內科醫師張峰介紹，所謂生理性心律失常可理解為人對各種特定生理狀態的一過性、可逆的節律異常。如運動時的竇性心動過速，睡眠狀態下的竇性心動過緩，情緒緊張時發作的早搏等，通常無症狀或僅有輕微心悸現象，若無器質性心臟病，在消除誘因後可自行緩解。 相比之下，病理性心律失常則無明確誘發因素，持續時間較長或反覆發作，心率或節律存在顯著異常，症狀更為嚴重。中南大學湘雅二醫院心血管內科醫師成晨迪表示，尤其是合併特殊病史，如有近期發熱史、基礎心臟病或心臟病家族史的患者，當持續出現心悸、胸悶及胸痛症狀且久不緩解，甚至出現黑矇、暈厥等情況應立即就醫。 蔣衛紅稱，中青年人生理性心律失常患者要想減輕症狀，改善生活方式是關鍵。 對此，成晨迪給出了「四要」秘訣。一要規律作息和管理情緒。每天保持7—8小時的高質量睡眠，固定作息時間，避免熬夜，同時科學應對壓力，培養興趣愛好作為情緒出口，必要時尋求專業心理諮詢。二要科學飲食，控制興奮性物質攝入。每日攝入咖啡因不高於200毫克(約2杯美式咖啡)，避免空腹飲用咖啡、濃茶、奶茶等飲品，嚴格限制酒精攝入量，增加富含電解質的食物，如堅果、深綠蔬菜、香蕉、橙子等。三要合理運動。每周可開展3—5次中等強度有氧運動，每次運動前進行10分鐘熱身，避免久坐(每小時起身活動3—5分鐘)。運動時要注意評估環境，避免在極端高溫/低溫天氣運動，劇烈運動後不要立即衝冷水澡。四要自我監測與管理。了解家族心臟病史，關注自身心悸、胸悶、黑矇等異常症狀，定期進行基礎心電圖檢查，還應保留歷次心電圖報告，以便動態比較、及時發現異常。學習測量靜息心率，同時關注血壓、血糖、甲狀腺功能等。 成晨迪介紹，病理性心律失常相比之下則無明確誘發因素，持續時間較長或反覆發作，心率或節律存在顯著異常，導致症狀更為嚴重。尤其合併特殊病史(如近期發熱史，基礎心臟病或心臟病家族史)患者，當出現嚴重心悸伴胸悶胸痛，甚至黑矇暈厥等情況應立即就醫。 連結 哪些心電圖異常需警惕 日常體檢中，心電圖是最基本、最普遍的心臟健康檢查手段，能檢測出竇性心律不齊、心臟早搏、房顫等心臟問題。那麼，心電圖顯示異常，一定是患上了心臟疾病嗎？ 中南大學湘雅三醫院心血管內科主任蔣衛紅表示，不少體檢時發現的心電圖異常大多為生理性或暫時性變化，心電圖異常不等於患上了心臟病。 那麼，哪些心電圖異常是真問題，哪些又是「假警報」呢？ 中南大學湘雅二醫院心血管內科副研究員、主治醫生陳明鮮表示，早搏是一種較常見的心律失常，指心臟提早搏動一次，可分為房性早搏、室性早搏等。健康人群因熬夜、壓力大、咖啡因或藥物刺激會引起偶發性早搏。但如果早搏頻繁(如超過500次/24小時)或伴隨症狀(如胸悶、乏力、黑矇)，建議進行動態心電圖和心臟超聲檢查，以排除心肌病或器質性心臟病。 房顫為一種持續或間斷的快速、紊亂的心房電活動，屬於心臟病範疇，可導致心悸、胸悶，甚至中風，因此即便偶發性房顫也要引起高度重視，在確診後還需進一步評估心房大小、瓣膜功能、血栓風險，並考慮是否需要採取抗凝治療或射頻消融治療。 ST-T段(心臟電活動特定階段)改變可由多種原因引起，需要具體問題具體分析。過度勞累、焦慮、貧血、電解質紊亂、藥物影響等都可能造成ST-T段改變，但若患者伴隨胸痛、心悸、呼吸困難等症狀，尤其是中老年人，則可能提示患有心肌缺血或冠心病，應儘快進行心臟彩超、運動負荷試驗、冠狀動脈CTA或造影等檢查。 中南大學湘雅醫院心內科醫師張峰介紹，竇性心律不齊是指心跳節律存在輕微快慢變化。在沒有其他症狀時，它大多屬於生理性心律失常，不需要進行特殊處理。如果患者出現心悸、胸悶等不適，建議立即休息；若仍不能緩解，則應前往醫院進行就診。 陳明鮮介紹，與心電圖相比，動態心電圖可連續記錄24小時或更長時間的心電活動，更易發現間歇性心律失常，如發作性房顫、室速、心動過緩等，尤其適合評估胸悶、暈厥、有猝死家族史等人群的心臟病風險。 (俞慧友) 來源：科技日報
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