山東持續推動魯臺經貿合作 實際使用臺資310.4億美元
2025-10-28 05:29 1,571次浏览杭州8月8日電(張煜歡)暴雨過後，江水湍急刺骨；七米堤壩，奮身一躍驚心動魄……兩個月前的一個夜晚，孫杰在錢塘江畔縱身一躍，在「死神」手裡救下了落水者的生命。 41歲的孫杰是浙江大學「百人計劃」入選者、浙大一院血液病科研究員、浙江省血液腫瘤(診治)重點實驗室副主任。奮不顧身的縱身一躍，讓他又多了一重身份——「杭州市見義勇為模範」。 「稱不上是什麼『壯舉』，只是做了我應該做的。」在接受表彰後，孫杰如是說道。 孫杰收到感謝的錦旗。受訪者供圖 走進浙大一院大學路院區，在一間牆上掛滿科研論文及核心文獻的辦公室中，孫杰在準備著今天的學術會議。 誰能想到，這個專注破解生命遺傳圖譜的科研人，會在洶湧的錢塘江完成驚心動魄的生命託舉？ 「我也不記得當時自己是怎麼跳下去的，堤壩那麼高。」孫杰記得那一晚，暴雨過後江水湍急。只見一個小夥子落入水中，只剩一個腦袋在水面浮浮沉沉。 眾人還沒反應過來，孫杰馬上解下岸邊的救生圈，朝小夥子的方向拋去。但落水的小夥子沒接住，還在一點點下沉。孫杰當即脫下衣服，未曾猶豫半分，便一躍從高高的岸上跳入江中。 從7米高處下落，衝擊力可達體重的5倍，即使水深足夠，巨大的衝擊力可能造成骨折等一系列不可控的傷害。此時回到岸上幾乎不可能，一個救生圈承載兩人重量搖搖欲墜，岸邊堤壩更是高不可攀。 「趕緊再扔個救生圈下來！」他在水中大聲求救夥伴。岸邊的朋友也十分心焦，撥通120後，馬上給孫杰丟下遊泳圈，讓他保存好體力。 在水中，孫杰不停跟小夥子說著話，讓他儘量保持清醒，因為在這樣的環境中，失去意識會有生命危險。燈光明明滅滅，不知循環了多少回，伴隨著警車的長鳴，兩人被迅速救上了岸。落水的小夥子被急救人員攙扶著上了救護車，前往醫院接受進一步治療。 等待救援的落水小夥和孫杰。受訪者供圖 在孫杰平靜的講述中，仿佛這只是一件小事，一件勇敢的、救了一個小夥子一生的「小事」。 「當晚回家，我沒跟愛人提。在我看來，這實在平常。」幾天後，孫杰的愛人發來新聞連結，也只淡淡一句：「值得表揚，但千萬注意安全。」 「我和女兒也沒有過多探討，有一天她在報紙上看到了這個事跡，還調侃我。」孫杰說，「我們從小教育她要樂於助人，在有能力的情況下要盡力幫一把，在她眼裡，爸爸不過是做了該做的，換成別人，危難時也會站出來。」 父母知道時，先是問他身體如何。一聽「啥事沒有」，便沒再多說。孫杰的父母年近七十，樂於奉獻，一輩子在田裡勤懇耕耘，心裡卻總裝著旁人——親戚鄰裡誰家有難處，他們從沒二話，挽起袖子就去搭把手。 「小時候，父親總給我講歷史故事，蔡永祥烈士的事跡，我到現在都記憶猶新。」孫杰說，父母這輩子沒講過什麼大道理，卻用日復一日的「幫一把」，把「見義勇為、挺身而出」的念頭，悄悄種進了他心裡。 孫杰自小在濱江區長河街道的街巷裡長大，骨子裡也浸透著這片土地的溫潤。這裡的青磚黛瓦間，藏著比高樓更深厚的根脈——十多年前，杭州「最美媽媽」吳菊萍在此徒手接住墜樓孩童，成就一段守望相助的佳話。 「那會兒我才二十出頭，總聽家裡長輩講『鄰裡相扶是本分』，吳菊萍的事一出來，忽然懂了這老話的分量。」孫杰說，祖輩傳下的「耕讀傳家」，不是埋在故紙堆裡的教條，落到實處，就是見人難處伸手幫一把的熱心腸。 前幾天，孫杰將獲得的杭州市二等功、見義勇為獎勵金總計9萬元，全部捐贈給了「浙江省見義勇為基金會」。 當被問起，如果跳江救人不算大事的話，什麼樣的才算是大事？孫杰陷入了思考。 「對落水者而言這一定是件天大的事，所有關係到生命健康的都是大事。就像我周圍的浙一人每天在做的事——他們每天幫助成千上萬的國內外患者解除病痛。」孫杰回憶，當年讀研究生時，他曾經在醫院看到這樣一幕——年輕的兒子被推車推進去，滿頭白髮的父親蹲在手術室門外捂臉啜泣。他希望自己做的研究未來能真正對病人有用，少一些這樣無助的身影。 「我覺得，能讓陷於困頓中的生命有活下去、過得好的希望，就是大事。」孫杰如是說道。(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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