內蒙古縣城青年聯誼中的「不湊合」與「真期待」
2025-11-18 00:48 5,483次浏览日前，由中國老齡事業發展基金會主辦、中國老齡事業發展基金會中醫康養工程項目管理辦公室和上海中醫藥大學上海中醫藥博物館聯合承辦的「老年人睡眠障礙康復公益行」活動在上海黃浦五裡橋街道黨群服務中心舉行。今年1月，「老年人糖尿病康復公益行」上海站的活動在這裡正式啟動，半年後「老年人睡眠障礙公益行」活動再次走進五裡橋街道。中國老齡事業發展基金會中醫康養工程項目管理辦公室主任王紅斌、上海中醫藥大學上海中醫藥博物館館長李贛等領導與近百位老年人一起參加了活動。中國老齡事業發展基金會中醫康養工程項目管理辦公室主任王紅斌表示，老年人因年齡增長、慢性疾病、抑鬱焦慮等因素更容易受到睡眠障礙的影響，睡眠障礙已經成為老年人普遍存在的身心疾病，嚴重影響了老年人的晚年生活和健康。中國老齡事業發展基金中醫康養工程項目辦於今年年6月至明年年4月開展「老年人睡眠障礙康復公益行」活動。從黃浦出發，立足上海，面向全國，陸續在全國的社區和養老機構開展公益行活動。通過中醫義診篩查、健康指導、宣傳宣講等方式，讓更多睡眠障礙老人得到康復，讓更多人正確認識睡眠障礙，讓社會各界關注睡眠障礙老人的健康問題。上海中醫藥大學上海中醫藥博物館館長李贛現場邀請老年朋友們免費去上海中醫藥博物館參觀學習，老年人踴躍報名。南洋佰歲健康養生專家言奇現場為老年人講解中醫藥組合如何治療睡眠障礙，靈芝、人參、黃精、枸杞、女貞子、熟地黃、山藥、墨旱蓮、川穹、茯苓、西洋參等中藥材的作用機制與臨床價值，受到了老年人的歡迎。廣東連盈科技有限公司華東區總經理張玉紅向老年人介紹了智能旋轉床對睡眠障礙老年人的改善作用。 參觀中醫藥博物館添眠科技健康講師為老年人做了《不「打呼」應該成為健康標配》的專題講解。「中醫急救三分鐘」科普講座，每次參加中醫康養工程項目辦的活動都受到熱烈歡迎，這一次也不例外，陳禮平老師通俗易懂、生動形象的講課受到了在場老年朋友的喜愛。活動現場還為老年人安排了中醫專家團隊的健康義診、義療和諮詢活動，為有睡眠障礙的老年患者提供公益服務，受到老人們的歡迎，起到了傳播中醫文化，宣傳健康養生和為老年人提供公益服務的目的。
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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