「小吃玩味无限,享受美食之旅!」

小吃玩味无限,享受美食之旅!

在中国,小吃是许多人日常生活中不可或缺的一部分。从街头小摊到高档餐厅,小吃随处可见,种类繁多。无论是口感还是味道,小吃都有着无限的变化和惊喜。本文将从四个方面来详细阐述小吃的特点和魅力:历史文化、地域风味、制作技艺、营养价值。

历史文化

小吃作为中国传统文化的重要组成部分,有着悠久的历史与鲜明的地域文化特色。每个城市都有其独特的小吃,它不仅代表了当地的饮食文化,更是一种代表当地历史和文化的象征。例如,南京有着悠久的大盘鸡历史,其源远流长,是南京特色美食之一。而湖南的臭豆腐不但味道独到,还因其特殊的发酵方法而有着悠久的历史和文化内涵。小吃的历史文化不仅是中国饮食文化的重要组成部分,更是中华文化的重要载体和传承。

地域风味

中国是一个文化多元,地域辽阔的国家,各个地方都有着丰富的小吃文化。不同的地域风味小吃由于其特殊的生态环境和气候条件,味道和口感各不相同。例如,山东的煎饼果子、四川的火锅、广东的糖葫芦等,都是各自地方的代表性小吃,无论从味道还是做法都各具特色,展现出不同地方的魅力。

制作技艺

小吃的制作技艺千变万化,有着严格的要求和流程。每种小吃都有经过长期的传承和不断创新的制作方法,每个步骤都需要精心的配料和制作,才能做出口感、味道均衡的美食。例如,广东的叉烧包需要将猪肉切成小块,加上酱汁和秘制调料腌制,腌制好后再制作成馅料和面皮,最后蒸制而成。这样制作出来的叉烧包口感细腻,香气扑鼻,是充满诱惑的中国传统美食。

营养价值

小吃不仅有着丰富的口感和味道,还有着特殊的营养价值,能够为人们提供各种所需的营养物质。例如,脆皮烤鸭中富含蛋白质,对于人体的发育和维持健康有着重要的作用。而酥皮月饼中含有丰富的碳水化合物,能够为人们提供充足的能量。而芝麻糖,花生糖等小吃则含有大量的维生素E和不饱和脂肪酸,对于人体皮肤的滋养和呵护具有重要的作用。

总结

小吃作为中国传统文化中的重要组成部分,具有着悠久的历史和丰富的地域文化特色。每种小吃都有其独特的制作技艺和营养价值,对于人们的健康和生活有着重要的作用。无论是从历史文化、地域风味、制作技艺还是营养价值的角度来看,小吃都是一种令人留恋和难忘的美食,让人们在享受美食的同时也能够感受中国传统文化的博大精深。

常见问题

问:小吃是否有害健康?答:在适度的情况下,小吃并不会对健康造成太大的影响。但是,如果过度食用,可能会对身体健康造成不好的影响,因此建议适当控制食用量。问:小吃是否具有地域特色?答:是的。每个地方的小吃都有着独特的味道和文化特色,代表了当地的饮食文化。无论是从北京的炸酱面到湖南的臭豆腐,每种小吃都有其独特的魅力和特色。

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新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji):LRS

【新智元導(dao)讀(du)】生(sheng)成(cheng)式(shi)搜索引擎(qing)目(mu)前(qian)還(hai)無(wu)法(fa)取(qu)代(dai)傳(chuan)統(tong)搜索引擎,句子出(chu)處(chu)标注太(tai)少(shao),引用的(de)精(jing)確(que)率(lv)也(ye)不(bu)高(gao)。

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不過(guo)新必应真(zhen)是(shi)大型(xing)語(yu)言(yan)模(mo)型的正(zheng)确玩(wan)法嗎(ma)?生成的答(da)案(an)真的对用戶(hu)有用吗?句子裏(li)标的引文(wen)可(ke)信(xin)度有多(duo)少?

最近,斯坦福的研(yan)究(jiu)人員(yuan)從(cong)不同(tong)的來(lai)源(yuan)收(shou)集(ji)了(le)大量(liang)的用户查(zha)詢(xun),对當(dang)下(xia)四(si)個(ge)大火(huo)的生成性(xing)搜索引擎,新必应(Bing Chat),NeevaAI,perplexity.ai和(he) YouChat進(jin)行(xing)了人工評(ping)估(gu)。

論(lun)文鏈(lian)接(jie):https://arxiv.org/pdf/2304.09848.pdf

實(shi)驗(yan)結(jie)果(guo)发現(xian),来自(zi)现有生成搜索引擎的回(hui)復(fu)流畅且(qie)信息(xi)量大,但(dan)經(jing)常(chang)包(bao)含(han)没有證(zheng)據(ju)的陳(chen)述(shu)和不準(zhun)确的引用。

平(ping)均(jun)来說(shuo),只(zhi)有51.5%的引用可以(yi)完(wan)全支(zhi)撐(cheng)生成的句子,只有74.5% 的引用可以作(zuo)為(wei)相(xiang)關(guan)句子的证据支持(chi)。

研究人员認(ren)为,对於(yu)那(na)些(xie)可能(neng)成为信息搜尋(xun)用户主(zhu)要(yao)工具(ju)的系(xi)统来说,這(zhe)个结果实在(zai)是过低了,特(te)別(bie)是考(kao)慮(lv)到(dao)有些句子只是貌(mao)似(si)可信的話(hua),生成式搜索引擎仍(reng)然(ran)需(xu)要进一步(bu)優(you)化(hua)。

个人主頁(ye):https://cs.stanford.edu/~nfliu/

第(di)一作者(zhe)Nelson Liu是斯坦福大學(xue)自然语言处理(li)組(zu)的四年(nian)級(ji)博士生,导師(shi)为Percy Liang,本(ben)科(ke)畢(bi)業(ye)于华盛(sheng)頓(dun)大学,主要研究方(fang)向(xiang)为構(gou)建(jian)实用的NLP系统,尤(you)其(qi)是用于信息查找(zhao)的应用程(cheng)序(xu)。

别輕(qing)信生成式搜索引擎

2023年3月(yue),微软报告(gao)说「大約(yue)三(san)分(fen)之(zhi)一的每(mei)日(ri)預(yu)覽(lan)用户每天(tian)都在使(shi)用[Bing]聊(liao)天」,並(bing)且Bing聊天在其公(gong)开预览的第一个月提(ti)供(gong)了4500萬(wan)次(ci)聊天,也就(jiu)是说,把(ba)大型语言模型融(rong)合(he)进搜索引擎是非(fei)常有市(shi)場(chang)的,極(ji)有可能改(gai)變(bian)互(hu)聯(lian)網(wang)的搜索入(ru)口(kou)。

但目前来看(kan),现有的基(ji)于大型语言模型技(ji)術(shu)的生成式搜索引擎仍然存(cun)在准确率不高的問(wen)題(ti),但具體(ti)的准确率仍然没有得(de)到全面评估,进而(er)也无法了解(jie)到新型搜索引擎的局(ju)限(xian)之处。

可验证性(verifiability)是提升(sheng)搜索引擎可信度的关鍵(jian),即(ji)为生成答案中(zhong)的每一句话都提供引文的外(wai)部(bu)链接来作为证据支撑,可以使用户更(geng)容(rong)易(yi)验证答案的准确程度。

研究人员通(tong)过收集不同類(lei)型、来源的问题,在四个商(shang)业生成式搜索引擎(Bing Chat, NeevaAI, perplexity.ai, YouChat)上进行人工评估。

评估指(zhi)标主要包括(kuo) 流畅性,即生成的文本是否(fou)連(lian)貫(guan); 有用性,即搜索引擎的回复对于用户来说是否有幫(bang)助(zhu),以及(ji)答案中的信息是否能夠(gou)解決(jue)问题; 引用召(zhao)回,即生成的关于外部网站(zhan)的句子中包含引用支持的比例(li); 引用精度,即生成的引用支持其相关句子的比例。

流畅性(fluency)

同时展(zhan)示(shi)用户查询、生成的回复以及聲(sheng)明(ming)「該(gai)回复是流畅且语義(yi)连贯的」,标注人员以五(wu)分制(zhi)Likert量表(biao)对數(shu)据进行打(da)分。

有用性(perceived utility)

與(yu)流畅性类似,标注人员需要评定(ding)他(ta)們(men)对「该回复是对用户查询来说是有用且有信息量的 」这一说法的同意(yi)程度。

引用召回(citation recall)

引用召回率是指由(you)其相关引文完全支持的、值(zhi)得验证的句子的比例,所(suo)以该指标的計(ji)算(suan)需要确定回复中值得验证的句子,以及评估每个值得验证的句子能够被(bei)相关引文支持。

搜索引擎系统的目标应该是为所有生成的关于外部世(shi)界(jie)的句子提供參(can)考来源,使读者能够轻松(song)地(di)验证生成的回复中的任(ren)何(he)敘(xu)述,不能为了簡(jian)單(dan)而犧(xi)牲(sheng)可验证性。

所以实際(ji)上标注人员对所有生成的句子都进行验证,除(chu)了那些以系统为第一人稱(cheng)的回复,如(ru)「作为一个语言模型,我(wo)没有能力(li)做(zuo)...」,或(huo)是对用户的提问,如「妳(ni)想(xiang)了解更多吗?」等(deng)。

引用精确率

为了衡(heng)量引用的精确率,标注人员需要判(pan)斷(duan)每个引用是否对其相关的句子提供了全部、部分或无关支持。

完全支持(full support):句子中的所有信息都得到了引文的支持。

部分支持(Partial support):句子中的一些信息得到了引文的支持,但其他部分可能存在缺(que)失(shi)或矛(mao)盾(dun)。

无关支持(No support):如引用的网页完全不相关或相互矛盾。

对于有多个相关引文的句子,还會(hui)額(e)外要求(qiu)标注人员使用AIS评估框(kuang)架判断所有相关引文网页作为一个整(zheng)体是否为该句子提供了充(chong)分的支持(二(er)元判断)。

实验结果

在流畅性和有用性评估中,可以看到各(ge)个搜索引擎都能够生成非常流畅且有用的回复。

在具体的搜索引擎评估中,可以看到看到 Bing Chat的流畅性/有用性评分最低(4.40/4.34),其次是NeevaAI(4.43/4.48),perplexity.ai(4.51/4.56),以及YouChat(4.59/4.62)。

在不同类别的用户查询中,可以看到較(jiao)短(duan)的提取性问题通常比長(chang)问题要更流畅,通常只回答事(shi)实性知(zhi)識(shi)即可;一些有難(nan)度的问题通常需要对不同的表格(ge)或网页进行匯(hui)總(zong),合成过程会降(jiang)低整体的流畅性。

在引文评估中,可以看到现有的生成式搜索引擎往(wang)往不能全面或正确地引用网页,平均只有51.5%的生成句子得到了引文的完全支持(召回率),只有74.5%的引文完全支持其相关句子(精确度)。

这个数值来说对于已(yi)经擁(yong)有数百(bai)万用户的搜索引擎系统来说是不可接受(shou)的,特别是在生成回复往往信息量比较大的情(qing)況(kuang)下。

并且 不同的生成式搜索引擎之間(jian)的引文召回率和精确度有很(hen)大差(cha)異(yi),其中perplexity.ai实现了最高的召回率(68.7),而NeevaAI(67.6)、Bing Chat(58.7)和YouChat(11.1)较低。

另(ling)一方面, Bing Chat实现了最高的精确度(89.5),其次是perplexity.ai(72.7)、NeevaAI(72.0)和YouChat(63.6)

在不同的用户查询中, 有长答案的NaturalQuestions查询和非 NaturalQuestions查询之间的引用召回率差距(ju)接近11%(分别为 58.5和47.8);

同樣(yang), 有短答案的NaturalQuestions查询和无短答案的NaturalQuestions查询之间的引用召回率差距接近10%(有短答案的查询为63.4,只有长答案的查询为53.6,而无长或短答案的查询为53.4)。

在 没有网页支持的问题中,引用率就会较低,例如对开放(fang)式的AllSouls论文问题进行评估时,生成式搜索引擎在引文召回率方面只有44.3

参考資(zi)料(liao):

https://arxiv.org/abs/2304.09848返(fan)回搜狐(hu),查看更多

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发布于:黑龙江省佳木斯抚远县