醫療人才「組團式」援藏 讓優質醫療資源持續惠及更多群眾
2026-01-07 12:47 7,814次浏览崇左8月7日電(王斐 趙天鈺)夏去秋來，又一批新兵結束新訓生活，整裝奔赴新戰位。近日，武警廣西總隊崇左支隊為下隊新兵精心推出暖「新」套餐，助力新戰友融入新環境、適應新崗位，跨越成長「分水嶺」。 圖為新兵參觀中隊榮譽室。譚李光 攝 「歡迎新戰友到家！」新兵們還未踏入營門，鑼鼓聲、鞭炮聲和老兵們的歡呼聲便遠遠傳來。鞭炮鑼鼓開道、老兵幫拿行李、參觀營區環境……各中隊都著重安排了熱情濃烈的歡迎儀式，著力給新兵們營造一個「回家」的氛圍。 「龍州起義是由鄧小平、李明瑞等革命先烈領導的武裝起義，起義宣布成立中國紅軍第八軍，創建了左江革命根據地」「咱們憑祥中隊駐紮在『祖國南大門』，雖然距離首都2589公裡，但中隊官兵以忠誠奉獻贏得了連續20年先進的榮譽」。下隊當日，各中隊紛紛組織新兵們走進駐地紅色場館及中隊榮譽室，沉浸式接受革命傳統教育。聽著引導員的細心解說，新兵們不時駐足觀看革命文物，交流憧憬著未來的軍旅人生，在傳承紅色基因中強化紮根邊疆、堅守崗位的思想自覺、行動自覺。 圖為老兵指導規範內務。趙天鈺 攝 參觀結束後，新兵們在值班員的帶領下依次走進哨位，這個即將日夜堅守和戰鬥的地方。看著哨兵楊益城聚精會神地盯著監區的每一個角落，不曾有絲毫的懈怠，新兵們對於即將擔負的職責任務也有了更深地了解。 走進該支隊的基層營區，隨處可見老兵幫帶新兵的畫面。「這個練習主要依靠背闊肌和肱二頭肌發力……」訓練場上，有著「器械小王子」之稱的老兵陳華鑫正為新兵講解單槓一練習的動作要領；「毛巾被的疊法與棉被不同，稜角處要壓平壓實找直角……」寢室內，班長向志坤在手把手教新兵整理內務。老兵們循循善誘、言傳身教的幫帶方式，讓新兵們倍感溫暖。 圖為新老兵共同參與文體活動。趙天鈺 攝 「沒想到炊事班專門為我們做了家鄉菜」「看不出班長的棋藝也這麼高超」……有溫度有口感的加餐會餐讓新兵暖胃又暖心，豐富多彩的娛樂活動充分緩解了新兵下隊後的焦慮情緒。一件件具體的暖心事，讓新同志們深切感受到「家」的溫暖。 「很感謝單位對我們新同志的照顧和幫帶，我會傳承發揚好革命精神，在新的軍旅徵程中書寫屬於自己的輝煌。」新兵餘柯言說道。(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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