上海老舊工人新村何以蝶變？學者：理解和善待社區日常空間和歷史記憶
2026-03-13 02:39 7,638次浏览羊城晚報訊 記者吳珊、通訊員粵市監報導：吃個涼拌木耳，一家四口「中毒」？8月11日，廣東省市場監督管理局發布食品安全消費提醒。近期，發現個別經營者預先泡發好木耳再進行銷售。長時間浸泡木耳會極大增加椰毒假單胞菌繁殖和產生米酵菌酸毒素的風險，由於泡發時長不確定，操作過程不可見，食品安全和衛生風險不可控。 廣東當前高溫多雨，潮溼悶熱環境為椰毒假單胞菌繁殖和米酵菌酸毒素產生提供了溫床。米酵菌酸毒素耐高溫，普通烹飪無法破壞，食用後30分鐘至12小時內可引發噁心、嘔吐、腹瀉、頭暈，重者致肝腎損傷甚或危及生命。 據悉，米酵菌酸中毒只需1毫克即可致命。對於米酵菌酸中毒，目前醫學上沒有解毒的特效藥，中毒後的死亡率極高。 記者搜索發現，近期，其他省市有市民因不當食用「泡發木耳」被緊急送醫。據媒體報導，今年6月，一位68歲的杭州老人吃了一小碟涼拌白木耳後出現了嚴重的急性肝衰竭、代謝性酸中毒，全身「換血」，搶救一周才保命。老人使用的白木耳為提前泡發好的，其只是略微焯水後便撈起食用。 廣東省市場監管部門提醒，食品經營者要嚴格按照保障食品安全與衛生要求規範銷售，從合法渠道採購木耳，嚴格進貨查驗並留存購貨憑證，確需泡發的，應使用乾淨容器並如實標註泡發起始時間且全程保持冷藏。建議主動避免從事高風險食品經營行為。 餐飲服務者要按餐飲服務食品安全操作規範要求加工木耳，按需泡發，泡發後應24小時內加工食用。建議消費者從正規渠道採購幹木耳，使用乾淨的容器和清潔的冷水自行泡發，最佳泡發時間1-2小時，泡發後立即烹飪食用。 此外，高溫天氣還要警惕各類溼米粉產品，同樣易被椰毒假單胞菌汙染。
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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