中新健康丨中疾控專家：加強部門間合作，將體重管理融入各項政策
2026-02-24 22:42 1,836次浏览天津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)
親友間的日常寒暄，社交媒體上的熱門內容，有關「運動」「鍛鍊」的話題從未缺席。但與此同時，一些人因盲目跟風，運動不當，進而導致運動損傷，與強身健體的初衷背道而馳。以下關於健身的認知誤區，你也有嗎？ 誤區1：多出汗，減重效果才好 解答：運動中多出汗，確實提高了身體的代謝水平，但出汗後表現出來的體重下降，並不是我們理想中的效果，而可能是身體脫水導致的假象。出汗後，人體流失的主要是水分和電解質(如鈉、鉀)，並不是脂肪。大量出汗後體重下降，只是暫時性的水分流失，待補充水分後，體重就會快速恢復。 減重的目標是降低身體裡的脂肪比例，優化體成分，因此，減重的實質是減脂。在控制能量攝入的基礎上，通過運動消耗過多脂肪，並增加肌肉含量，是最有利於健康的減重方式。 過於強調鍛鍊時「多出汗」，容易帶來脫水風險。若補水不及時，可能導致脫水、頭暈、乏力，甚至中暑 ；大量流失鈉、鉀等電解質，可能引發肌肉痙攣、心律不齊等問題，讓人出現電解質紊亂的現象。 誤區2：空腹鍛鍊效果更顯著 解答：空腹鍛鍊雖能在一定程度上增加脂肪氧化率，但很多研究表明，空腹運動並不能使體重、腰臀比、體脂率降得更快，反而存在很大的風險。 空腹狀態下運動，機體糖原儲備不足，會導致身體蛋白質分解增加，從而造成肌肉流失，這對長期的基礎代謝和體重管理是不利的。 同時，空腹鍛鍊還可能帶來低血糖、頭暈、乏力、免疫力下降等一系列問題，尤其是血糖調節能力差或糖尿病前期人群，出現這類問題的風險更高，在運動過程中也極易發生運動損傷。因此，老年人、女性和糖尿病患者，更應避免空腹鍛鍊。 誤區3：停止運動後，肌肉原地變脂肪 解答：肌肉和脂肪都是身體組成不可或缺的成分和重要的能源物質，但它們是身體中兩種不同的物質。 肌肉組織由肌纖維組成，主要含有蛋白質、水和無機鹽等 ；脂肪組織則主要由脂肪細胞組成，是重要的儲能物質。肌肉和脂肪在細胞結構、功能和代謝方式上完全不同，不可能互相轉化。 停止運動後，表面看起來肌肉體積變小了，脂肪體積變大了。究其原因，停止運動後，肌肉纖維會因為缺乏刺激而逐漸萎縮。這意味著肌肉纖維變細、變小，肌肉量減少，力量下降，但肌肉纖維本身並不會變成脂肪細胞。 同時，停止運動後，身體的能量消耗減少，如果飲食中的能量攝入沒有相應減少，多餘的能量就會以脂肪的形式儲存起來，其實質是能量過剩導致的脂肪堆積，並不是肌肉「原地」變為脂肪。 作者：國家健康科普專家庫成員、國家體育總局體育科學研究所國民體質與科學健身研究中心主任 徐建方
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