視頻｜在180米高空雲端漫步，探秘寶山「定海神針」新玩法
2026-02-18 23:27 2,762次浏览杭州8月7日電(張煜歡)伴隨著直升機旋翼的轟鳴聲，一架救援直升機穩穩地降落在浙江大學醫學院附屬邵逸夫醫院(下稱浙大邵逸夫醫院)慶春院區6號樓頂樓停機坪。艙門打開的瞬間，急救人員小心翼翼地抱著幾個月大的寶寶聰聰(化名)快步走出，迅速接受進一步治療。 這場從淳安縣到杭州城區的生命救援，用38分鐘迅速跨越130公裡的直線距離，為身體突發不適的嬰兒爭取到寶貴的救治時間。 直升機急救現場。浙大邵逸夫醫院供圖 8月6日午後，正在淳安度假的聰聰一家陷入焦慮。原本活潑的寶寶身體不適，新手媽媽急得手足無措。若從淳安駕車返回杭州，最快也需要4個小時，但寶寶的情況不容一絲拖延。 隨後家人立刻聯繫直升機航運公司和浙大邵逸夫醫院。最終多方一致作出決定：通過直升機將孩子轉運至浙大邵逸夫醫院慶春院區。 航運公司地勤人員同步行動，緊急勘察停機坪硬體條件和降落環境，確認充分滿足轉運要求後，一場跨城緊急救援即刻啟動。 6日14時44分，直升機從淳安準時起飛；15時22分，直升機穩穩降落在浙大邵逸夫醫院慶春院區6號樓頂停機坪，全程僅用時38分鐘。目前，經過及時治療，聰聰身體狀況已好轉。 這場救援行動不僅展現了空中救援的高效與精準，也凸顯了低空經濟在醫療急救領域的巨大潛力。當前，低空經濟正以「時間壓縮」為核心，不斷拓展醫療急救的邊界，全面賦能醫療轉運和應急處置，實現縣域急危重症救治能力新提升，為生命安全築起更高效的防護網。 例如浙大邵逸夫醫院是浙江省首批空中救援基地醫院，目前已建立了覆蓋浙江全省的「黃金一小時」急救網絡，巡檢完成78個包括學校、醫院、廣場、服務區等適航區域的起降點，有效擴大院前急救服務半徑，縮短急救時間。 通過整合航空資源與醫療服務，跨區域的生命通道得以快速搭建，為危急患者提供了全新的救治可能。在業界看來，隨著技術的進步和應用的普及，空中救援或將成為醫療急救中不可或缺的一環，進一步拓展生命守護的邊界。(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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