時隔10年中國男籃重返亞洲杯四強
2025-10-25 08:59 1,976次浏览溫州8月8日電 (張益聰)「中國在全球的科研影響力，不僅表現在學術成果上，還將體現在學術評價方面的話語權突圍。」此前，加拿大健康科學院院士、甌江實驗室主任、溫州醫科大學學術副校長、國際阿爾茨海默病研究與防治中心主任宋偉宏如是說。 2025年8月8日(紐約時間8月7日)，宋偉宏受邀在《科學》發表學術評述文章《改善阿爾茨海默病免疫治療》，對Zuchero團隊同期同刊發表的科研成果——關於「轉鐵蛋白受體靶向抗澱粉樣蛋白抗體增強腦遞送並減輕ARIA」進行了深度剖析。 宋偉宏在《科學》發表的文章。受訪者 供圖 文章指出，Zuchero研究團隊開發的一種新型單克隆抗體腦內遞送方法，在阿爾茨海默病動物模型中展現出更強效、更安全的治療潛力，能夠破解「入腦效率低」和「引發副作用」兩大難題，為阿爾茨海默病免疫治療提供了新框架——挑戰了「ARIA不可避免」的傳統觀點。同時，這種對抗體結構「雙重改造」平臺還有望應用於帕金森病、亨廷頓病等其他中樞神經系統疾病，甚至適用於一些罕見的溶酶體貯積病，通過精準輸送治療酶或蛋白進入腦組織，打破長期存在的給藥障礙。 值得注意的是，此次宋偉宏受邀發表相關學術評論，其背後有著深厚的科研底氣。今年5月，宋偉宏團隊在國際頂尖期刊《自然-衰老(Nature Aging)》發布科研學術成果，不僅論證了GLP-1RA對治療阿爾茨海默病的顯著效果，還清晰論述了作用機制——激活AMPK信號通路，並為阿爾茨海默病藥物開發和治療提供了新靶點。 以宋偉宏深耕阿爾茨海默病相關研究近40年的經驗來看，「有效防治阿爾茨海默病的核心在於要明確早期診斷的精準生物學指標、發現其導致痴呆的致病機制，從而研發出有效的預防措施和治療藥物。」宋偉宏所說的時間跨度、科研精度背後，還有著更龐大的科研力量支撐。 自2020年歸國以來，宋偉宏掌舵甌江實驗室(再生調控與眼腦健康浙江省實驗室)，持續為阿爾茨海默病領域的前沿研究提供人才、平臺和科技支持，並聯合溫州醫科大學附屬第一醫院成立了國際阿爾茨海默病研究與防治中心。該中心不僅服務於臨床診療，還是一個集老年醫學教育、人才培養、基礎與轉化研究為一體的阿爾茨海默病綜合性研究和診療防治平臺。在宋偉宏及其團隊推動下，該中心面向浙南地區45歲以上中老年人群開展認知篩查，服務超52萬人次的同時，收集了海量的第一手研究數據。 目前，甌江實驗室著力打造面向國際的中國再生醫學與眼腦健康重大科創平臺，並以1000餘篇學術頂刊論文，268篇全球前10%高被引論文，不斷向世界難題發起衝擊。 此外，浙江省包括甌江實驗室在內共有十大實驗室，分別在「網際網路+」、生命健康、新材料等前沿領域取得不同程度的突破。而在科研院所之外，該省還充分激發市場活力，吸引高校、企業等多方力量參與，有效形成良好的科研創新生態。(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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