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步骤5:草榴直播不想運動,原來也可以怪到腸道菌群身上運動 健康 多巴胺 腸道菌群2小時前最前沿的腸道菌群知識看著朋友圈裏健身、跑馬的大神們秀肌肉、曬配速,再看看自己懶出天際,別說運動了,能躺著就不坐著,令人不禁感歎:這人與人的差距咋就這麼大咧?然而最新的一項科學研究則給了廣大不愛運動的懶癌患者一個新的解(jie)釋(kou),原來不是我不愛運動,我是被腸道菌群控製住了,是它…它它它它不讓我動!來自賓夕法尼亞大學佩雷爾曼醫學院的科研人員在小鼠實驗中發現,改變腸道菌群的結構,小鼠運動的興趣也會跟著改變。原本喜歡在跑輪裏運動的健康小鼠服用抗生素後,腸道菌群死傷大半,小老鼠也變得不想運動了。而且科學家們還找到了促進小鼠運動的幾株細菌,主要是丹毒絲菌科和毛螺菌科的菌株。給無菌小鼠補充這幾株細菌後,小鼠運動的時間更長、頻率更高 [1]。圖1. 在運動的小倉鼠我們運動的意願究竟受什麼控製?腸道菌群又是如何決定我們想不想運動的呢?大腦中負責運動意願的區域是紋狀體,而調節紋狀體興奮與否的神經遞質包括多巴胺、乙酰膽堿和穀氨酸。多巴胺和運動之間存在正反饋,運動可以產生多巴胺,多巴胺使紋狀體興奮,運動的意願更加強烈。然而當腸道菌群被破壞後,小鼠運動產生的多巴胺大量下降,沒有了多巴胺的激勵和正反饋,小鼠紋狀體不再興奮,也失去了運動的動力。多巴胺和運動之間的正反饋是如何終止的呢?越運動,多巴胺越多,越想運動,豈不是要把人累死?好在多巴胺的半衰期比較短,大腦的紋狀體被多巴胺刺激的同時會產生分解多巴胺的單胺氧化酶,所以多巴胺並不會在大腦中積累。但腸道菌群的存在會抑製單胺氧化酶對多巴胺的分解,延緩多巴胺的分解,運動獲得獎勵的感受也越強烈。圖2. 大腦中負責運動和獎勵機製的紋狀體(紅色)另外,腸道中的一些細菌,比如丹毒絲菌科以及毛螺菌科的糞球菌能夠合成脂肪酸酰胺,這種代謝產物使感覺神經元興奮,使得小鼠在運動時多巴胺的釋放更高,獎勵和幸福感更強烈。其實這不是科學家們第一次發現腸道菌群和運動之間的關聯,腸道菌群除了能調節運動的意願,也參與運動時代謝產物的利用,甚至與肌肉結構或含量的變化有關。。
步骤6:《真爱直播》對話周鴻禕:ChatGPT像個油膩中年人在ChatGPT之前,全世界的科技圈似乎多年未見如此興奮的場景了。比爾·蓋茨公開強調:“像ChatGPT這樣的人工智能,與個人電腦、互聯網同等重要。”而埃隆·馬斯克在使用ChatGPT後的感受是“好到嚇人”,他甚至斷言,“我們離強大到危險的AI不遠了。”在國內,一波ChatGPT創業浪潮洶湧襲來。一直保持程序員身份的360集團創始人周鴻禕,對此次技術浪潮同樣十分關心,在360集團總部辦公區的洗手間牆壁上,甚至都張貼了包含ChatGPT及生成式AI的信息簡報。周鴻禕依然保持著自己的技術嗅覺。他認為ChatGPT即將帶來新一輪的信息工業革命,與此同時,他反思過去國內對人工智能的研發太過於實用主義了,以至於錯過了像ChatGPT一樣通用人工智能的機會。近日,《中國企業家》與周鴻禕就ChatGPT這個話題進行了一次長談,精彩觀點如下:1.曆史上,人類模仿鳥來飛行,失敗了很多次,在身上加翅膀撲騰的都沒有成功,但是,當人們領悟到鳥飛起來的空氣動力學,後來設計出翅膀以後,人類就發明了飛機。2.ChatGPT會因為胡說八道而犯錯,這恰恰是一種真正智能的表現,這讓人覺得它有非常大的潛力。3.很多人拿ChatGPT當一個玩具,也指出它有很多缺點,這些缺點瑕不掩瑜。4.ChatGPT不是把已有的資料搜索給你,而是模擬你的筆法,寫一個你從來沒有寫過的文章,這個能力實際上已經非常貼近人類。5.人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚,ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬,通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。以下為《中國企業家》對周鴻禕采訪實錄:ChatGPT太驚豔《中國企業家》:你是從什麼時間開始關注ChatGPT的?周鴻禕:說起來大家可能覺得我在吹牛,但很早我就開始關注了。因為我們本身就做搜索引擎的,互聯網推薦需要的基礎知識就是NLP(自然語言處理),在ChatGPT出來前,Google很早推了一個模型Bert,出來時很驚豔,當時我就讓搜索團隊和人工智能團隊一定要關注這個技術,我自己對一些東西有些嗅覺。後來GPT出來後據說路線和Bert不太一樣,Bert找到很多實用的地方,可能太實用主義了,拿它來解決廣告點擊率、網頁分類、推薦內容情緒判斷,GPT出來後感覺這也是一個大家夥,但是沒有看到好的應用場景,所以,到GPT-1、GPT-2我都進行了跟蹤,這次ChatGPT出來突然有種恍然大悟的感覺,但是沒有想到這麼驚豔。《中國企業家》:你是2020年左右第一代時就關注了?周鴻禕:對,但那個關注還是抱著一種實用主義的觀點。這次中美的互聯網巨頭都大跌眼鏡。我自己總結,國內互聯網公司花錢多少不一樣,聚集人工智能的人才團隊大小不一樣,但是思路一樣——人工智能應該找場景,要解決自己業務中遇到的問題。所以,為什麼中國的人工智能都用來解決人臉識別、圖像濾鏡做得更漂亮,如果一個人工智能技術和自己的業務不能結合,可能就會認為沒太大意義,所以,沒有人想到用GPT NLP的模型解決通用知識理解和推理的問題,更沒有人想到大算力大數據,最後做出一個大模型,能夠產生一種連OpenAI自己都想不到的智能化的結果。。
步骤7:媚娘直播 ◆富裕群體收入占全社會總收入的比例顯著上升。美國人口普查局數據顯示,無論是收入前五分之一還是最高5%群組,其家庭收入占全社會總收入的比例都呈上升趨勢。1970年相關比例分別為43.3%和16.6%,2020年已升至52.2%和23.0%。中間階層和低收入群組的占比均有所下降。中間階層收入占比從1970年的52.7%降至2020年的44.7%,收入後五分之一的低收入群組的收入占比則從4.1%降至3%。1993年以來,占總家庭數60%的中間階層家庭的收入占比始終低於前五分之一的群組,並日益失衡。◆超級富豪的收入占比水平創下戰後新高。世界財富與收入數據庫顯示,20世紀初以來,美國前1%超級富豪的收入占比經曆了先降後升。1928年這一比例一度高達22.3%,二戰後隨著機會平等、經濟平等價值理念的發展,累進稅、遺產稅、強勢工會和金融管製等經濟製度抑製了財富集中,到1970年1%超級富豪的收入占全社會總收入的比例降至10.7%。此後這一比例逐步升高,到2021年已升至19.1%,50年間幾乎翻了一番。◆收入差距擴大的主要原因是工資收入水平的巨大差距。據伊奎勒數據,2021年上市公司首席執行官的中位數收入達2000萬美元,較2020年增長31%。而2021年普通員工的中位數收入從2020年的6.9萬美元增至7.2萬美元,增長約4%。據美國經濟政策研究所跟蹤研究,1978年至2020年,首席執行官收入增長1322%,而同期普通員工收入僅增長18%。◆貧富分化還體現在財富不平等上。美聯儲數據顯示,1%的最富裕家庭占有超過20%的家庭總財富,這一比例在近年來還在顯著增加。據美聯儲2021年統計,前1%家庭擁有的財富比例達到創紀錄的32.3%,而在1989年這一比例僅為23.6%;後50%家庭(約6300萬個家庭)僅擁有2.6%的財富,而在1989年這一比例為3.7%。◆中產階級萎縮。從二戰結束到1970年的20多年間,“中產階級的美國”形成。此後,盡管美國經濟繼續發展,但中產階級不僅沒有擴大,反而顯著下降。生活在中等收入家庭的美國成年人占比從1971年的61%下降到2019年的51%。高收入階層比例從14%上升到20%,低收入階層比例從25%上升到29%,中等收入家庭規模持續萎縮。。
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