長沙晚報8月12日訊(全媒體記者 楊蔚然 通訊員 劉丹 袁利)「夏季是皮膚最『脆弱』的季節,一些看似習以為常的皮膚困擾,可能正在成為皮膚健康的隱形刺客。」近日,湖南中醫藥大學第二附屬醫院(湖南省中醫院)皮膚中心主任、主任醫師汪海珍提醒道。 蚊子叮咬後起大片風團?小心「昆蟲過敏」 汪海珍介紹,被蚊子叮咬後起包、瘙癢是正常現象,但如果紅包迅速擴大成直徑超過5釐米的大片風團,且伴隨劇烈瘙癢、腫脹,甚至出現噁心、頭暈等全身症狀,則可能是「昆蟲過敏」。 蚊子、跳蚤等昆蟲在叮咬人時,會注入含有蛋白質的唾液,過敏體質人群的免疫系統,會將這些蛋白質識別為「外來入侵者」,啟動防禦機制釋放組胺,導致血管擴張、組織液滲出,形成風團。 被蚊子叮咬看似小事,卻可能暗藏健康危機。「若出現大片風團,需及時就醫進行過敏原檢測,必要時遵醫囑口服抗組胺藥物。」汪海珍說。 皮膚過敏塗花露水?可能導致過敏加重 花露水、風油精等清涼產品,是夏日止癢的「國民神器」,但對過敏體質的人群來說,很可能適得其反。 在皮膚處於過敏狀態時,屏障功能受損,花露水中的薄荷腦、樟腦、酒精等成分,更容易滲透進入皮膚,誘發接觸性皮炎,加重過敏反應。 「當皮膚出現過敏症狀時,塗抹花露水不僅難以解決問題,還可能延誤治療時機。」汪海珍提醒,要避免搔抓和二次刺激,輕度過敏時,可以使用溫和的醫用冷敷貼降低皮膚溫度、減輕炎症,或塗抹不含激素的爐甘石洗劑收斂止癢。若症狀嚴重、範圍擴大時,需及時就醫。 出汗後衝冷水澡?或誘發膽鹼能性蕁麻疹 此外,市民還需注意的是:大汗淋漓後衝個冷水澡,看似能快速降溫,實則暗藏健康隱患。當高溫導致身體大量出汗時,皮膚血管處於擴張狀態,突然的冷刺激會使血管急劇收縮,打亂皮膚的正常生理調節,誘發膽鹼能性蕁麻疹。 發生膽鹼能性蕁麻疹,會使全身出現針頭至米粒大小的風團,且伴有劇烈瘙癢、刺痛感,部分人還會出現頭痛、流口水等症狀。若已患上膽鹼能性蕁麻疹,也不必過於焦慮,輕度症狀可通過避免誘因、局部冷敷緩解;症狀嚴重時,應及時就醫,在醫生指導下經過規範治療和生活方式調整,多數患者的症狀能得到有效控制。 預防膽鹼能性蕁麻疹,關鍵在於避免突然的冷熱刺激,出汗後不要立刻衝冷水澡,擦乾汗水待身體自然冷卻、心率平穩後,再用溫水洗澡。 汪海珍提醒,除被蚊子叮咬外,夏季皮膚抵抗力相對較低,可能容易出現各種問題,不要輕視。若皮膚症狀持續不緩解或加重,需及時到醫院就診,尋求專業醫生的幫助。
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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