福建三明繪就城鄉共美新畫卷
2026-02-25 21:06 9,169次浏览「入口有淡淡的藥香，喝完嘴裡回甘，喝起來和普通的珍珠奶茶差不多。」這杯融合了奶香、茶香和藥草香的人參囊泡奶茶，並非商家的「噱頭」。它出現在2025年中草藥囊泡研究與應用全球學術會議展區，與會者好奇地嘗了一口加冰的奶茶，即刻點讚：「好喝，第一次喝這樣的中藥奶茶！」 據介紹，此次會議由中草藥囊泡廣東省工程研究中心、廣東省中醫藥學會、廣州中醫藥大學第三附屬醫院主辦，來自全球的學者與國內頂尖專家共同探索中醫藥現代化發展的新可能。中草藥囊泡如何讓千年智慧煥發新生——突破口，可能就在一杯奶茶、一瓶口服液裡。 文、圖/廣州日報全媒體記者周潔瑩 實習生黃懿旻 實驗室裡的「快遞小哥」 正叩響你家大門 「中草藥囊泡的個頭只有一個細胞的千分之一，是真正的納米級『快遞員』。」大會主席、廣州中醫藥大學第三附屬醫院醫學檢驗科主任趙可偉教授向記者介紹了這項「黑科技」，這些中藥材細胞裡的微小囊泡能夠精準地運送活性成分，「它比傳統湯劑更易被人體吸收，雙層膜結構就像防震包裝，能把『藥物包裹』安全送達病灶。這個『包裹』濃縮了中藥的精華，以後大家只需要喝上幾毫升的囊泡奶茶，效果就比得上一大碗苦苦的中藥。」相比傳統中藥湯劑，中草藥囊泡憑藉其納米級的微小體積和穩定的雙層膜結構，能夠更有效地被人體組織細胞吸收利用。這種獨特的結構不僅可以保護藥物活性成分不被降解，還能實現精準的靶向遞送，使藥效成分更集中地作用於病灶部位，從而顯著提升治療效果。 趙可偉認為，科研突破、國際影響力、年輕人中越來越廣泛的接受度，讓中醫藥變得越來越「時尚」。 嶺南涼茶遇上納米科技 人們紛紛打卡人氣單品 當嶺南涼茶遇上納米科技，產品展區成了最具人氣的「打卡點」。除了刷屏朋友圈的人參囊泡奶茶，白朮口服液等創新產品也吸引眾人駐足，這些孵化品擁有前沿納米技術和嶺南中醫藥傳統文化的「雙重基因」。古代醫書裡「一兩黃金一兩參」的珍品，現在融入了日常的時尚飲品，成為中醫藥現代化的生動註腳。 南方醫科大學樊俊兵教授則對水果更「感興趣」，他分享說，水果富含活性成分，果蔬囊泡在口服穩定性和生物相容性上更有優勢，未來在口服藥物遞送系統、功能性食品開發等領域應用前景廣闊。據了解，本次大會上，國內外專家分享了20多種常見中草藥和果蔬(如大蒜、薑黃、黃芪、檸檬、西柚、橙子)的囊泡在保健、疾病治療、護膚等領域的研究成果。 廣東見證中草藥囊泡從實驗室走向尋常人家 清華大學藥學院尹航教授受訪時說，細胞外囊泡技術為中醫藥產業升級提供了一個前所未有的機會。在全球細胞外囊泡蓬勃發展這個大浪潮之下，需要在法規、政策、原料供應等方面進行很多國際合作，與同行一起推動該領域的發展，力爭讓中草藥細胞外囊泡為中藥產業升級和國際化開闢新路徑，讓古老智慧與現代科技跨界融合。 從玫瑰花囊泡護膚品到淫羊藿囊泡保健品，很多科研轉化產品悄然上市。趙可偉預見：「很快會有更多囊泡產品走進超市、藥店，讓大家在柴米油鹽中感受中醫藥創新的力量。」據悉，目前多款相關產品已完成量產，預計2~3年內就可上市，讓中醫藥智慧以更高效、更便捷的方式服務大眾健康。 而廣東見證了這場中草藥囊泡如何打通實驗室到市場「最後一公裡」的全過程。2023年省級工程中心掛牌，2024年中試平臺啟動，嶺南成為中草藥囊泡產業化的先行區。「我們正參與制定全球行業標準。」尹航透露，中國藥監局已牽頭啟動相關規範建設，「此刻會場裡的討論，或許明天就將影響地球另一邊的實驗室決策。」
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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