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手机依赖症:如何避免成为手机狂热者

随着智能手机的普及,越来越多的人开始陷入手机依赖症的困境。他们无法离开手机,每时每刻都需要刷微信、看视频或者玩游戏。这种症状不仅对个人身心健康有害,还会影响到学习和工作。那么,如何避免成为手机狂热者呢?以下是一些实用的方法。

1.制定计划和规则

如果你发现自己无法离开手机,那么制定一个计划和规则是非常有效的方法。例如,每天规定一个固定的时间段使用手机,例如早上7点到晚上10点。在这个时间段之外,你可以将手机静音或者关闭通知功能,以免被手机的信息干扰。

手机

2.多参与现实生活

手机依赖症的产生往往是因为人们过多地沉迷于虚拟世界,而忽略了现实生活。因此,我们应该多参与现实生活,与家人朋友交流,参加户外活动等等。这样可以让你的大脑得到刺激,减少对手机的依赖。

户外活动

3.使用科技限制软件

现在的手机都有一些应用程序可以帮助用户减少对手机的依赖。例如,你可以使用“清单”应用程序来记录你需要完成的任务,而不是依赖记忆或者提醒通知。此外,一些应用程序还可以帮助你统计你每天使用手机的时间,并提供一些有用的建议。

应用程序

结论

手机依赖症的产生是一个渐进的过程,我们应该及早采取措施来避免成为手机狂热者。有计划、多参与现实生活、使用科技限制软件是减少手机依赖的有效方法。我们需要意识到,手机只是生活的一部分,它并不能代替我们的现实生活。

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長(chang)期(qi)來(lai)看(kan),人才(cai)对人工智能未来的影(ying)響(xiang),超(chao)過(guo)了算(suan)力(li)。中国研究人員(yuan)发布的论文(wen)在數(shu)量(liang)上已(yi)經(jing)超过了美国,但(dan)金(jin)字(zi)塔(ta)頂(ding)端(duan),無(wu)论是研究還(hai)是创业,美国仍(reng)然(ran)占(zhan)據(ju)明显的優(you)勢(shi)。在全(quan)球(qiu)範(fan)圍(wei)內(nei),人工智能研究创新的重(zhong)心正從(cong)高(gao)校(xiao)轉(zhuan)移(yi)至(zhi)企(qi)业,美国擁(yong)有(you)顶尖(jian)學(xue)者(zhe)最多(duo)的前三(san)大機(ji)構(gou),分(fen)別(bie)是谷(gu)歌(ge)、微(wei)軟(ruan)与Meta,合(he)計(ji)招(zhao)攬(lan)了美国顶級(ji)学者的30%。中国仍以高校为主(zhu),僅(jin)阿(e)裏(li)巴(ba)巴躋(ji)身(shen)前10。

2022年和2023年,是生成式人工智能技术取(qu)得(de)突(tu)破(po)的兩(liang)年,报告经过梳(shu)理论文,发现生成式人工智能领域(yu)的一個(ge)突出特征,是研究与创新过程(cheng)的密(mi)切(qie)結(jie)合,許(xu)多在企业内部(bu)實(shi)现,迅速推出用例(li)和产品(pin)。這(zhe)種(zhong)研究与创业的一體(ti)化(hua),初(chu)创企业和风险資(zi)本(ben)起(qi)到(dao)了重要(yao)的作(zuo)用,而(er)美国科技巨(ju)頭(tou)和主要人工智能企业的研究投入(ru)与人才,包(bao)括(kuo)一些(xie)底(di)層(ceng)技术的研究,这些年来已经超过了大学等(deng)研究机构。

有意思(si)的是,报告还对行(xing)业未来作出了10大前瞻(zhan)性(xing)預(yu)測(ce)——

大語(yu)言(yan)模型方面,2024年中国将出现比肩GPT-4的多语言通用大模型;超长上下(xia)文(Long Context)将引(yin)领下一次(ci)LLM技术突破;在出现更有前景(jing)的大语言模型之(zhi)前,为实现垂(chui)直(zhi)领域更好(hao)的效(xiao)果(guo),以下三种方式将共存(cun):一是在不改(gai)变数据分布的情(qing)況(kuang)下,利(li)用更多通用数据進(jin)行通用大模型预訓(xun)練(lian),不特别引入行业数据,二(er)是利用行业專(zhuan)屬(shu)数据微調(tiao)(Fine-Tuning)通用大模型,三是利用行业数据占比更高的数据集(ji)进行垂直模型预训练。

多模態(tai)模型方面,当前CLIP + Diffusion的文生圖(tu)模型是过渡(du)态,未来2年内将出现一体化的模型结构;下一代(dai)Text-to-Image模型将具備(bei)更強(qiang)的可(ke)控(kong)性,它(ta)将结合底层模型能力和前端控制(zhi)方式,对模型的設(she)计将註(zhu)重与控制方式的结合;2025年之前,Video和3D等模态将迎(ying)来里程碑(bei)式的模型,大幅(fu)提高生成效果;以PALM-E为代表(biao)的具身智能(Embodied AI)展现出在机器(qi)人的感(gan)知(zhi)、理解(jie)和決(jue)策(ce)等方向(xiang)上的巨大潛(qian)力,但当前训练和可靠(kao)性存在较大挑(tiao)戰(zhan);短(duan)期内Transformer正成为多个模态的主流(liu)網(wang)絡(luo)结构,但壓(ya)縮(suo)整(zheng)个数字世界的通用方法尚(shang)未出现,Transformer并不是人工智能技术的終(zhong)点。

商(shang)业机会方面,3年内,顛(dian)覆(fu)式的AI应用的核(he)心驅(qu)動(dong)力来自(zi)于底层模型的创新,两者无法解耦(ou),模型的作用将大于产品设计的作用;当前生成式AI市(shi)場(chang)處(chu)于技术主導(dao)的早(zao)期階(jie)段(duan),存在千(qian)億(yi)美元(yuan)市值(zhi)的平(ping)臺(tai)性企业的机会。返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu),查(zha)看更多

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发布于:河北省沧州海兴县