三款「新優藥械」破解臨床痛點，松江生物醫藥產業劍指全鏈條創新高地
2026-02-19 06:42 7,268次浏览「吃了幾顆蠶蛹過敏了，眼睛腫得像『奧特曼』。」近日，一位浙江博主發視頻記錄下自己食物過敏的一幕，引起不少網友關注。其雙眼腫脹成一條縫的樣子，讓大家覺得「既心疼又好笑」，還有不少人發問：「為什麼吃蠶蛹會過敏？」 吃蠶蛹過敏眼如「奧特曼」 檢查屬異性蛋白過敏 8月12日，記者聯繫到博主張先生。他8月9日吃了兩小包香酥蠶蛹後，過了10分鐘身體開始有了過敏反應，眼睛變得異常腫脹。「我吃海鮮、雞蛋、牛奶都不過敏，沒想到這一次吃蠶蛹過敏了，所幸不嚴重，自己趕緊買了抗過敏藥物，吃了就好了。」張先生告訴記者，吃蠶蛹意外過敏後，他去醫院檢查過敏原，發現他屬於對異性蛋白過敏人群。 蠶蛹、蚱蜢、知了猴等昆蟲，對有些人來說是「黑暗料理」，對有些人來說則是美味佳餚。張先生視頻的評論區，有不少網友分享類似的過敏經歷。如有四川網友稱吃了知了猴後，也發生了過敏反應，「就咬了一小口，吃的時候就感覺嗓子眼癢，緊跟著上吐下瀉、呼吸困難、皮膚出現了大片的皮疹。」 異性蛋白易引起超敏反應 蝦、蟹等也屬同源 不少網友對此表示疑惑，「吃海鮮、蛋、奶都沒事，為什麼吃蠶蛹、知了猴會過敏？」對此，記者採訪了成都市第五人民醫院皮膚科主治醫師曾芸。 曾芸介紹，蠶蛹、知了猴等昆蟲屬於異性蛋白，異性蛋白是人體以外的蛋白質成分，易引起超敏反應，從而產生過敏。「飲食中常見的一些蛋白質，比如說蛋、奶，因為接觸頻率高，身體建立耐受後，免疫系統認定它是『好朋友』，所以就不容易過敏。此外，蛋、奶的蛋白分子較小，容易被消化系統吸收，而昆蟲的蛋白分子量較大，結構比較複雜，消化系統難以完全分解，因此部分人群會產生過敏反應。」 曾芸介紹，過敏反應分輕症和重症。輕度的表現為皮膚瘙癢、起皮疹、紅斑，嘴唇、眼睛等部位腫脹。中重度症狀還會伴隨噁心、嘔吐、腹痛、腹瀉，更有甚者發生過敏性休克、呼吸困難、喉嚨水腫，危及生命。 發生過敏反應後，若屬輕度，可以口服抗組胺藥，如氯雷他定、西替利嗪緩解症狀；若是重度過敏，須立即停止食用誘發過敏的食品，第一時間撥打120，送醫救治。 那麼，異性蛋白過敏人群，生活中需謹慎食用哪些食物呢？曾芸提到，除了蠶蛹、螞蚱、知了猴、蠍子等昆蟲，蝦、蟹等節肢動物類也屬同源，應儘量避免食用。「此外，還有些人對塵蟎過敏，塵蟎和昆蟲有一些共同的過敏源，也應該儘量避免這些東西。」 曾芸提醒，如果吃異性蛋白類食物發生一次過敏的話，不可再嘗試第二次，「吃了一次過敏的話，就一定不要再吃了。而且第一次過敏反應很重的話，下次可能更重」。 華西都市報-封面新聞記者 葉海燕 周卓玥
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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