美對臺「20%+N」關稅引產業震蕩 業界：40年來最慘烈淘汰戰
2026-01-30 19:59 4,746次浏览西寧8月12日電 題：上海「好曼巴」援青記：雪山大地映醫者仁心 作者 潘雨潔 醫院門急診服務區域面積擴大為原先的11倍，開放床位數量是原先的3倍； 新建或升級臨床醫技學科和部門16個； 急診和住院服務量同比增加41.3%，手術量同比增加42.9%； 一組組對比數據直觀反映出2022年8月至今，青海省果洛藏族自治州瑪沁縣人民醫院的發展變化，其背後是三年來「援青院長」上海醫學專家朱鑫璞帶領團隊不舍晝夜地奮鬥和付出。 瑪沁，藏語意為「黃河源頭最高大的山」，因境內的阿尼瑪卿山得名，是黃河上遊重要的生態屏障，平均海拔4100米，高寒缺氧、氣候惡劣。2022年8月，作為第五批上海援青幹部人才，朱鑫璞來到瑪沁縣，擔任瑪沁縣人民醫院黨支部副書記、院長。 初到醫院時，設施條件和醫療技術的缺失都深深震撼到了朱鑫璞。從此，「要啥啥都有」的上海專家轉變為「給啥啥都要」的縣醫院院長。他充分發揮自身經驗，帶領團隊圍繞醫院運營、醫療服務、學科發展、人才培養、公共衛生等工作，實現快速高質量提升。 資料圖為朱鑫璞(中)在瑪沁縣人民醫院為患者診療。受訪者供圖 三年來，在朱鑫璞和團隊的努力下，瑪沁縣人民醫院累計爭取上海援青各類資金3150萬元(人民幣)，不僅大大改善整體診療環境，還建成果洛州潔淨程度標準最高、最現代化的手術室，實現腦外科、骨關節科和眼科手術的「零感染」；創建卒中、胸痛、創傷三大中心，填補百餘項縣域醫療技術空白。 目前，醫院不僅能夠獨立開展胃腸神經外科、胃腸外科腹腔鏡手術、微創骨科等高難度手術，還能開展支氣管鏡手術、胃腸鏡手術、關節鏡手術等微創手術。 「在降低院感風險、降低運營成本的同時，也要讓患者快捷就醫、喝上即飲純淨水，住院能洗熱水澡、保持被褥潔淨，通過完善這些細節，傳遞『有溫度的醫療』。」朱鑫璞說。 運用「師帶徒」人才培養機制，平日裡，朱鑫璞在醫院內開展日常診療、帶教查房、病例討論、集中培訓，打造「帶不走的醫療隊」。三年來，醫院培養出多個學科的專業緊缺人才，同時實現醫院員工與中高級專業技術職稱人數的翻倍。 「病區內不要跑、不要慌，醫護人員要分批次按時吃飯……」每次急診室內「警報」解除後，朱鑫璞都要叮囑醫護人員，一同復盤總結，不斷積累實踐經驗。 「化千裡為咫尺」的遠程醫學中心，讓院內年輕的醫護團隊有機會與上海專家「面對面」交流，加速形成臨床思維、提升救治水平。「我們還購置『移動醫療一體車』用於遠程影像會診，有效解決本地患者『看病遠、看病難』問題。」朱鑫璞介紹。 同時，作為一名神經內科主任醫師，朱鑫璞還主持編寫了3.1萬字的專業學術文章及相關科普書籍，致力於解決高原人群常見的睡眠障礙、軀體化障礙、高原反應防治、心腦血管危險因素科學幹預、腦卒中預防救治問題等。 資料圖為朱鑫璞在瑪沁縣為農牧民義診。受訪者供圖 三年來，朱鑫璞成了牧民口中的上海「好曼巴」(藏語意為「醫生」)，而作為獨子，毅然告別80多歲的父母、年僅6歲的女兒，隻身堅守雪山大地，他的內心充滿對家人的掛念和愧疚。 「當時決心要來，是覺得這裡的牧民更需要我。」朱鑫璞說。如今，結束了三年的援青之旅，腦海中依然有許多展望，從醫院大樓落成、科室增加，到深度開展遠程醫療和疑難危重病例轉診、「訂單式」關鍵醫療技術進修培訓，「雖然跑完了『第一棒』，後面還有『大篇文章』要做。」他笑著說。(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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