名校博士看灣區：這是一個神奇的地方
2026-02-17 17:23 1,163次浏览昆明8月13日電 (時文枝)暑期的昆明街頭，一款淡青色「見手青米布冰淇淋」吸引眾多遊客排隊打卡。「奶味中透著菌子的清香，蓋碗茶造型拍照絕美！」四川遊客王樂研調侃，「親測無毒，沒見到傳說中的『小人人』。」 雲南省擁有約900種野生食用菌，佔中國食用菌種類的91%。這些可食用野生菌有著獨特的美味，對環境要求也極為苛刻，所以貴為山珍。作家汪曾祺筆下「雨季一到，諸菌皆出，空氣裡一片菌子氣味」的盛景，年年在此上演，引八方來客爭相品嘗。 2024年7月3日，雲南木水花野生菌交易中心售賣的見手青。 記者 劉冉陽 攝 食客對野生菌的鐘愛不僅催生出菌嚮導、洗菌工、賣菌主播等新興職業，更推動雲南野生菌產業突破傳統餐飲局限。近期，一系列以見手青為核心元素的創新食品正成市場新寵。 見手青最早記載於明代醫學家蘭茂所著的《滇南本草》中，是牛肝菌的一種，因菌體切開後瞬間氧化為靛青色而得名。見手青有毒，生食或未煮熟食用易中毒，產生幻覺看見「小人人」，也因此引發無數網友好奇。 8月12日，遊客在雲南省昆明市一甜品店內打卡拍照見手青米布冰淇淋。 時文枝 攝 「食品安全是產品研發的絕對底線。」雲南裕隆盛農業科技有限公司副總經理畢興權介紹，公司推出的見手青米布冰淇淋使用人工培育的無毒見手青。標誌性的靛青色則採用天然海藻粉調製而成，安全美觀。 2024年11月，「中菌黃見手青1號」成為中國首個通過省級鑑定的牛肝菌栽培新品種，風味接近野生且無毒，現已在雲南省昭通市等地實現規模化培育。科技的突破為見手青從時令山珍走向全年供應提供關鍵支撐。 今年彝族火把節期間，雲南省楚雄彝族自治州推出「魔力菌菇號」見手青可樂，5天時間線下銷售超7000瓶。該產品通過專利萃取技術，將見手青、黑松露等特色菌類的靈魂風味與碳酸飲料融合。 更有趣的是，虛擬實境技術賦能飲料瓶身，用手機掃描二維碼，消費者就能安全地看見傳說中的「小人人」。 「見手青衍生食品的流行是消費者需求、文化傳承、科技創新和社交媒體傳播共同作用的結果。」中華全國供銷合作總社昆明食用菌研究所(雲南省食用菌產業發展研究院)所長孫達鋒表示，此舉在拓展野生菌應用場景的同時，推動了地方經濟發展和野生菌資源保護，展現了傳統食材在現代市場中的新可能。(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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