這幾種碳水，健康又減肥！照著吃就對了
2025-11-19 15:54 2,764次浏览8月9日，「何以中國・和合共生」網絡主題宣傳活動將在天津正式盛大開啟。這座 「九河育城、海陸交匯」的城市，正以煙火人間為卷、以舌尖滋味為筆，書寫著中華文明精神內涵的鮮活註腳。從三岔河口的漕運千帆到五大道的萬國建築，從清晨早點攤的熱氣騰騰到非遺工坊的匠心傳承，天津的「津津有味」裡藏著中華魂最生動的模樣。 在天津人的日常語境裡，「津津有味」從來不止是味覺體驗。當鍋巴菜的醬香漫過晨霧，茶湯的甜香混著相聲的喝彩，炸糕的油香裹著街坊的笑語，這縷 「津津」 滋味早已超越舌尖，成為解碼中華文明的鑰匙 —— 在煙火氣中藏著包容之智，在老手藝裡凝著堅守之力，在人情味中透著和諧之美。 天津的美食版圖，是一部寫在餐桌上的文明交融史。作為「九河下梢」的漕運樞紐，南來北往的商船不僅載來絲綢茶葉，更讓南北飲食文化在此碰撞出奇妙火花，熬成一鍋兼容並蓄的 「津味濃湯」。 狗不理包子「南料北做」，取南方餡料「三分肥七分瘦」的配比，融北方麵食鬆軟筋道的口感，十八道褶暗藏中華文明兼容並蓄的味覺密碼。耳朵眼炸糕以北方黏米裹南方豆沙，經油炸後外酥內糯，恰如海河匯九河，在南北風味交融中成就津味傳奇。 最具代表性的鍋巴菜，堪稱包容精神的具象化表達：南方綠豆磨製的面坯與北方十餘種香料熬煮的滷汁相遇，再點綴本地香菜、辣油，街頭現做的煙火氣裡，「海納百川」的智慧清晰可見。這種融合併非簡單疊加，恰似天津廣納四方的城市氣質，讓多元風味在碰撞中各展所長，於共生中孕育出獨特滋味。 天津美食的「有滋有味」離不開匠人們代代相傳的堅守與創新，那些街頭巷尾的老手藝，沒有躺在博物館裡沉睡，而是在煙火中活態傳承，成為中華文明 「生生不息」的見證。 楊柳青茶湯攤前，老師傅執龍嘴大銅壺，依「三篩三晾」之法選料，循「七分燙三分攪」之技衝制，麥桂飄香。天津美食匠人對「味在毫釐」的執著，與泥人張「形神兼備」 的匠心同源。耳朵眼炸糕六代傳人恪守古法，江米浸泡七日，精準控餡溫，手工揉面守本，融入紫薯、抹茶等新味創新，以傳承與革新彰顯中華「精益求精、守正創新」的精神。 天津的「津津有味」，不僅在於食物，更在於其中蘊含的人情溫度，這正是中華文明「以和為貴」的生動體現。早點攤裡，老闆熟稔地招呼著「張大爺多加辣」「李嬸無糖豆漿」，食客們圍桌談天，一句「您了慢用」滿是鄰裡溫情。這種 「買賣摻情誼」的氛圍，讓飲食成為維繫社群的紐帶，也如古文化街商戶 「既做生意也傳手藝」 的共享情懷，傳遞著中華文化的溫度。 就連美食裡都藏著天津人的豁達幽默：「狗不理」 的名號帶著自嘲式的詼諧，茶館裡「茶湯配相聲」的搭配透著生活智慧。從抗戰時期百姓用炸糕慰問子弟兵，到如今老字號為環衛工人送熱乎早點，這份「守望相助」的溫情讓天津的煙火氣始終暖人心脾，正是中華文明 「仁愛共濟」精神的生動演繹。 當「何以中國」叩問天津「津津有味」，答案便藏在鍋巴菜的包容、茶湯手藝的堅守與早點攤的溫情裡。這滋味浸潤著河海交融的豁達，鐫刻著匠心傳承的執著，流淌著鄰裡守望的溫度。天津以市井煙火詮釋「和合共生」，恰印證中華文明的生命力，始終紮根於代代相續的生活本味中。(大河網特約評論員 左崇年)
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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