小龍蝦「翹尾」 大閘蟹先鋒接棒
2026-02-22 17:34 3,516次浏览三亞8月4日電 (張月和)「中醫可以告訴我，當我感覺不舒服的時候，我的身體發生了怎樣的變化，這很神奇，也促使我來到中國，進一步了解中醫藥的歷史文化，感受中醫藥的博大精深。」來自葡萄牙的卡塔琳娜·奧利維拉(Catarina Oliveira)4日在三亞受訪時說。 8月4日，海南三亞，三亞市中醫院舉辦2025年度中醫藥國際遊學培訓班開班典禮，來自葡萄牙、巴西、愛爾蘭、莫三比克等國家的21名學員將在三亞開展為期半個月的中醫藥培訓學習。圖為三亞市中醫院醫生為外籍學員義診治療。張月和 攝 三亞市中醫院2025年度中醫藥國際遊學培訓班當日開班，來自葡萄牙、巴西、愛爾蘭、莫三比克等國家的21名學員將在三亞開展為期半個月的遊學培訓。其間，學員們將親身體驗艾灸的溫熱，系統學習中醫陰陽、五行、臟腑、經絡等基本理論，認識常見的中草藥及其功效，理解感悟中醫所蘊含的哲學觀和生命觀，探索中醫在現代社會的應用與發展。 「這是我第三次組織醫務人員來三亞遊學。」葡萄牙中醫醫生若昂·戈麥斯(Joao Gomes)說，之前兩次培訓的效果很好，學員們回國後向周圍的人講述自己的經歷，激發了更多葡萄牙及其他葡萄牙語地區的學生和專業人士對中醫的興趣。 8月4日，海南三亞，三亞市中醫院舉辦2025年度中醫藥國際遊學培訓班開班典禮，來自葡萄牙、巴西、愛爾蘭、莫三比克等國家的21名學員將在三亞開展為期半個月的中醫藥培訓學習。張月和 攝 若昂·戈麥斯與中醫結緣已有23年。年輕時，父親贈與的一本書引發了他對中醫的興趣，大學期間，他曾到中國四川系統學習中醫藥。現今，若昂·戈麥斯在葡萄牙開設了一間中醫診所，用針灸、中藥治療病人。他說，中醫在葡萄牙正受到越來越多患者的信任和歡迎。 「對我來說，中醫不僅僅是一種醫學，也是一種生活方式，一種強調平和的哲學。」來自愛爾蘭的塔尼婭·惠蒂(Tania Whitty)說，中醫的理念已經融入了她的生活，「中醫教會我如何尊重自己的身體，引導我用更加平和的心態去對待家人和工作，讓我受益良多」。 8月4日，海南三亞，三亞市中醫院舉辦2025年度中醫藥國際遊學培訓班開班典禮，來自葡萄牙、巴西、愛爾蘭、莫三比克等國家的21名學員將在三亞開展為期半個月的中醫藥培訓學習。張月和 攝 三亞市中醫院是中國首批、海南唯一的國家中醫藥服務出口基地。該院副院長袁愛林介紹，2019年以來，三亞市中醫院舉辦了多次中醫藥國際遊學培訓班，吸引俄羅斯、哈薩克斯坦、白俄羅斯、瑞典、加拿大等國家的百餘位學生及專業人士參與。 「舉辦中醫藥國際遊學培訓班是推動中醫藥教育國際化，提升中醫藥國際影響力的重要舉措之一。」三亞市中醫院黨委書記袁勇表示，希望通過本次培訓，讓更多愛好中醫的國際友人學到中醫藥適宜技術，推動中醫藥日益走向國際舞臺；讓中醫藥國際教育交流合作有更大的拓展空間，促進中醫藥傳承創新發展。(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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