韓媒：首爾一住宅區起火 已致15人傷亡
2026-01-06 21:36 3,318次浏览很多人體檢時經常被告知「血脂異常」，常見有膽固醇超標、甘油三酯、低密度脂蛋白超標等。《中國居民營養與慢性病狀況報告(2020)》顯示，我國18歲及以上居民高脂血症總體患病率高達35.6%。血脂異常可能導致動脈硬化、冠心病、腦梗塞等疾病。 血脂出現異常，飲食是重要原因之一。2023年12月，食品營養領域專業期刊《食品科學與營養學評論》上刊登的一項重要研究發現，想要調節血脂，堅果就能起到很好的作用，而且不同堅果「功效」各有不同。 這些堅果調節血脂很有效 一項研究通過分析76項隨機對照試驗，評估了6種堅果對總膽固醇、低密度脂蛋白(LDL-c)、甘油三酯(TG)和高密度脂蛋白(HDL-c)的影響並對其排名： 降低總膽固醇效果較好的三種堅果：開心果、杏仁、核桃； 降低低密度脂蛋白(壞膽固醇)較好的三種堅果：腰果、核桃、杏仁； 降低甘油三酯效果較好的三種堅果：榛子、核桃。 除此之外，研究發現，花生在提高「高密度脂蛋白」(好膽固醇)水平方面很有效。 堅果的幾大好處 穩定血糖 堅果中含有豐富的膳食纖維，能夠結合水分，促進腸道蠕動，預防或緩解便秘；產生飽腹感，延緩胃排空；結合膽汁酸，降低膽固醇，並起到一定穩定血糖的作用。所以，建議「糖友」出行隨身攜帶一些堅果用來加餐，一次吃15～20克。 2019年，《循環研究》雜誌發布了一項哈佛大學公共衛生學院的研究表明，多吃堅果與2型糖尿病患者的心血管疾病發生風險、全因死亡風險的下降有關。並且無論糖尿病患者診斷前是否有吃堅果的習慣，在診斷後積極地吃堅果，都能使健康受益。 預防癌症 一項研究發現，吃堅果對結腸癌患者好處很多，每周至少吃2次、每次約28克堅果的Ⅲ期結腸癌患者來說，在6.5年的隨訪期內的無病生存率提高了42%，總體生存率提高了57%。 此外，經常吃巴西堅果、腰果、碧根果等樹堅果零食的女性，罹患胰腺癌的危險更低。 預防肥胖 有研究證明，每天吃一把堅果可以防止中年發福。每天只要吃約28克堅果，可以降低變胖的風險。研究還發現，在限制卡路裡的飲食中，添加堅果與體重增加無關，並且體重減輕得更多。 有益心臟 一項對8.6萬名女性進行的調查發現，每天吃20克堅果的人比每周吃少於5克堅果的人，患心臟病的機率要少35%。尤其是核桃、葵花籽與美洲山核桃等，富含抗氧化物質，這類物質能有效保護身體防止細胞損傷。 這四種堅果扔掉也別吃 出現發黴的堅果 堅果儲存條件不好容易黴變，產生1類致癌物——黃麴黴毒素，如果食用過多發黴堅果，可能損傷肝臟，引起癌症。因此，如發現堅果表面有絲狀、絨毛狀物質，或較為明顯的黴斑，則應不再食用。 有哈喇味的堅果 儲存不當或長時間存放，會使堅果中的不飽和脂肪酸發生酸敗，吃堅果時如果發現有「哈喇味」「苦味」要立即吐出來，並儘快漱口。 炒焦煳了的堅果 堅果中含有大量脂肪、蛋白質、碳水化合物，當堅果被炒焦時，這些原本對身體有益的營養素則開始部分轉化為致癌物等。 味道太重的堅果 現在堅果的口味很多，焦糖核桃、鹽焗腰果、奶味花生……這類特殊口味的調製堅果，如果味道太重說明過量加入糖、鹽、油、香精等調料以及一些食品添加劑，長期食用可能會有三高、肥胖等風險。 而且，過重的味道會遮蔽掉黴變、焦煳的味道，所以口味越重的堅果，其隱藏變質的可能性就越大。
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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