探訪杭州醫藥港：AI如何按下新藥研發「快進鍵」？
2026-02-09 06:31 4,374次浏览閱讀，是獲取知識的途徑，更是滋養精神的良藥。8月13日，在2025上海書展拉開帷幕之際，楊浦區圖書館分會場以一場別開生面的「詩緒」心理療愈詩歌互動展，為市民讀者搭建起一座連接心靈與詩歌的橋梁。展覽以「詩歌與情緒」為核心，通過沉浸式的互動體驗，引領公眾在繁忙的都市生活中尋得一片寧靜的精神港灣。「詩緒」心理療愈詩歌互動展舉行步入展覽，首先映入眼帘的是「展信佳」板塊，20個精心設計的情緒盲盒整齊排列，每個盲盒內藏有一張「詩歌處方箋」， 讀者可根據當下的心情選擇抽取，閱讀盲盒內的詩句。詩句中的智慧與溫暖如同涓涓細流，滋潤著每個人的心田。一旁的情緒郵筒，則成為情感傳遞的溫馨角落，大家可以選擇能夠表達自己心聲的詩句，即將通過線上平臺，與更多人分享和交流。讀者可以在情緒盲盒裡找到自己的「詩歌處方箋」穿行至「詩與遠方」板塊，一條條情緒岔路悄然展開，冒險之路、責任之路、放棄之路，每條路徑都引領著不同的心靈旅程。沿途的「情緒剪影」「雨后街景」等展陳，以細膩的筆觸勾勒出情緒流轉的軌跡，讓人們在具象的場景中，觸摸到內心深處的詩意與遠方。讀者還能在「詩集驛站」小憩，翻閱來自五湖四海的詩篇，聆聽相隔千裡的每一個靈魂深處的低語。展覽的尾聲，「去有風的地方」板塊以輕盈靈動的姿態，為整個療愈之旅畫上句號。「詩歌風鈴」隨風輕響，「詩歌風車牆」流轉著色彩與光影，營造出一種超脫世俗的輕鬆氛圍。「情緒拼貼詩互動裝置」前，讀者可以腦洞大開，從舊報刊中剪下心儀的字句，拼貼成一首首獨一無二的詩篇，再將紙飛機投擲入「情緒泳池」，象徵著心緒的自由飛翔與紓解。讀者可以在情緒拼貼詩互動裝置前拼貼詩句此次「詩緒」心理療愈詩歌互動展，由楊浦區圖書館攜手上海市作家協會詩歌委員會共同打造，旨在通過詩歌這一載體，引導人們在快節奏的現代生活中停下腳步，關注內心世界，以閱讀為舟，駛向心靈的彼岸。展覽將持續至9月17日。展覽期間還將舉辦導賞體驗活動和線上展覽，讓療愈的力量觸達每一個渴望被撫慰的心靈，讓詩歌成為人們療愈自我、擁抱生活的美好力量。
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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