社交后必瘫？“表演式社交”才是疲惫元凶
要打破这种疲惫，关键是把心理能量的焦点从自身转向外部，试试这四个简单易操作的心态转变：当目标从证明自己变成探索他人，自然会主动提问、认真倾听，紧绷的神经会慢慢放松，紧张感也会悄悄褪去。卸下表演的枷锁，不再执…
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撑不下去时，请务必体验一次“精神瑜伽”(关于撑不下去的说说)
这让我开始思考：为什么那些站在人类智力金字塔尖的人，都在做这件看似“什么都不做”的事？就像电脑清理缓存后运行更快一样，当你通过正念清空杂念，你会惊讶地发现：原来我可以如此清晰地思考，如此高效地工作。 当…
2025专注力提升机构推荐榜科学匹配需求选对更有效(专注力提升训练方法)
- 服务质量：售前提供免费注意力商数（AQ）测评，通过“视觉专注时长测试”（跟踪移动光点的持续时间）、“听觉抗干扰测试”（在背景音中提取目标信息的准确率）、“任务持续性测试”（完成简单计算的连续时间）三大模…
注意！看视频开倍速可能伤害大脑(开视频能看电视吗)
但实际上，对于大多数人，尤其是大脑还处于发育阶段的青少年来说，“加速”是一个需要警惕的行为，它很可能对注意力、记忆力或批判能力，以及认知、情感和社会发展能力都产生影响。 为了平衡倍速观看视频可能带来的注意力碎…
刚才算了一笔账，把自己吓了一跳(刚刚算了一笔账,让我们恭喜刚刚)
你有没有算过，每天有多少时间在刷手机上浪费掉了？心理学上有个概念叫“注意力黑洞”，指的是我们一旦进入刷手机的状态，就会像被吸进去一样，根本停不下来。欢迎在评论区分享你的故事，我们一起探讨如何更好地管理自己的时…
研究称TikTok为注意力黑洞，短视频显著影响心理健康与认知能力(关于tiktok的研究论文)
长期使用会显著降低注意力持续时间，影响学习与工作效率。影响人们的认知结构，导致深度学习和持续学习能力下降。 TikTok『抖音』不是『社交媒体』，而是一个以算法驱动的注意力工厂，它能从用户最深层的人性弱点中提取最大…
让广告 “活” 起来？臻美智慧 LED 海报屏：用动态视觉抓牢注意力
搜 “LED 海报屏续航标准” 会发现：户外全天用（8 小时以上）选 12Ah 大容量电池，临时活动（3-4 小时）选 6Ah 即可；还要注意 “是否支持边充边用”，比如你展会从早到晚，选能插电续航的款，避免…
『社交媒体』的黄金时代，结束了(『社交媒体』的作用是什么)
近年来许多陪伴型 AI 聊天『机器人』️的爆火，就是一种「亲密经济」，大家的表达欲还在，只是从发朋友圈、发微博，转向了对 AI 倾诉。下一代社交产品很可能会把选择权交还给用户：你可以决定信息流的来源、筛选推荐的方…
41项研究证实：ADHD大脑前额叶和基底神经节血流量低于常人！
大脑前额叶和基底节就是大脑里的“油箱”。 ADHD 孩子的前额叶和基底节，就像汽车的刹车和点火器。 ADHD 孩子这两部分的血流量都偏低，就像汽车油箱不够满——油一少，车就跑不快，刹车也踩不下去。写作业，哪怕…
十亿人离不开短视频，周鸿祎的话含金量还在上升(十亿人离不开的星球)
你有没有过这样的体验：本想刷几分钟短视频放松一下，结果一抬头发现两个小时已经过去了？这意味着，在我们身边，每十个人中就有超过七个人是短视频的用户。 更值得注意的是，平均每人每天花费在短视频上的时间超过两个…
让你演讲开头就抓住所有人(演讲开头怎么写打动人心)
以下四个开场方法，让你的演讲从第一秒就牢牢抓住注意力。 "好的开头是承诺了一个值得听的故事。我们的大脑对故事的记忆度是纯理论的22倍。" 好的开场故事能直接解锁听众的注意力。" 精彩的开
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南(anar pixte)
就在 Claude Sonnet 4.5 推出后的第二天，Anthropic 发布了一篇工程博客《AI 智能体的高效上下文设计》，呼应了Karpathy 的观点：在每个工业级 LLM 应用中，真正关键的是“…
『DeepSeek』发布V3.2-Exp：引入DSA、价格腰斩，为V4、R3铺路(『DeepSeek』发布时间)
也就是说以『DeepSeek』为代表的国内大模型公司，在进行算法和架构创新的同时，也在客观上推动和验证了国产AI软硬件生态的协同发展。 通过DSA这项技术实验，『DeepSeek』传递出其仍在智能前沿进行持续探索的信…
梁斌Penny：文科生听懂大模型（1.0）(梁斌言简介)
权重就像信号的“放大器”或“衰减器”，用来衡量每个输入信号的重要性，权重越大，对应信号对最终输出的影响就越强；偏置则是一个常数项，即便没有输入信号，它也能让神经元拥有基础输出值，帮助神经元更容易被激活或抑制；…
YOLOv5改进秘籍：手把手教你添加4种注意力机制(yolov2改进)
将系统解析4种主流注意力机制（SE、CBAM、ECA、CA）的改进原理与实战技巧，助你打造更强大的YOLOv5模型。yaml配置调整：在模型配置文件（如yolov5s.yaml）中指定插入位置，例如：yaml…
果然一到假期，『DeepSeek』 就发新东西了。。。(一到节假日,大街上热闹非凡)
没错，Transformer 架构是有极限的，每次它在给我们生成回答的时候，都要把过去的所有聊天记录加起来一起计算。这玩意会动态的判断出整个聊天记录里，哪些 Token 是最重要的，然后在后续计算的时候，…
『DeepSeek』重大更新，加“料”不加价，输出价格降低75%(deep1)
这不只是技术升级，更是『DeepSeek』对AI民主化的又一次承诺——让尖端工具从象牙塔里走出来，落到普通人手里。 『DeepSeek』 V3.2-Exp作为一个实验性版本，其发布不仅带来了即时的性能提升和成本下降，…
YOLOv5改进 添加注意力机制(yolov5如何改进)
测试结果显示：优化后的 YOLOv5 在精度上提升 8%-12%，小目标漏检率降低 60% 以上，误检率下降 40%-50%，而推理速度仅下降5%-7%，完全满足工业场景的实时性需求（电子元件质检需 30…
YOLOv5改进 添加注意力机制(yolov5修改backbone)
YOLOv5 添加注意力机制全流程：原理、实现与代码调试注意力机制的核心是通过动态调整特征权重，使模型聚焦于关键信息。混合注意力（Hybrid Attention）原理：结合通道与空间注意力，提升多维度特…
21专访丨风险投资人温格：寻找与AI时代相匹配的存在意义(风险投资最新消息)
政府、企业与社会必须共同思考如何利用技术——尤其是人工智能——构建一个更均衡、关注人类整体福祉的知识时代。实际上，人工智能带来的自动化可以让我们从事更人性化的事业，比如，在农耕时代，80%的人口从事农业，这一…
梁斌Penny：文科生听懂大模型（1.0）(梁斌妻子)
梁斌Penny所著《文科生听懂大模型（1.0）》以通俗化视角，围绕大模型核心技术展开讲解，从神经网络基础到Transformer架构细节，层层拆解复杂概念，助力文科生理解大模型技术原理。 全书先从神经网络入门…
人类视觉对图表问答的影响：新数据集提升模型准确率(人类视觉规律)
通过系统的分析，研究团队发现LVLMs在解读图表时的关注点与人类的注视模式存在显著差异，这影响了模型的可解释性和回答的准确性。 为了解决这一问题，研究团队提出了一种注视引导的注意力优化技术，旨在将模型的注意力…
藏不住了！Transformer 的 3 大超能力曝光，颠覆AI革命性技术(藏不住了电视剧免费观看全集完整版高清)
在AI模型时代，Transformer 是重中之重 ，它打破 RNN、LSTM “逐字理解” 的局限，以并行处理提升效率，奠定GPT等模型基础。 同时，它的“学习”和“微调”机制，让中小企业能够用基础模型…
“我垫了两层增高垫，还是没挡住分手！”
在这个追求完美的时代，我们总是试图通过各种方式来改变自己，以期达到理想的状态。当我站在镜子前，看着那层厚厚的增高垫，我突然意识到，这并不能改变我的自卑和不自信。 分手的那一刻，我终于明白了一个道理：真正的爱…
新闻主播也擦边？桑切斯用深V性感服装如何在三秒内抓住观众注意力(新闻主播什么意思)
2012年2月，为配合超级碗报道，她以一件鲜红色深V领紧身连衣裙👗亮相户外美食环节，搭配粗犷黑色腰带与极简袖型设计，将视觉焦点精准锁定在腰臀曲线。她的每一次着装选择，都在重新定义着“新闻主播”这一职业的视觉语法…
洪涛失误？海泉被误称羽泉引发网友热议(洪涛宣布结果视频)
近日，一档知名综艺节目中出现了一则尴尬瞬间，主持人洪涛在节目中意外将嘉宾海泉误称为羽泉，引发了网友们的热议和关注。一时间，这一事件成为了网友们关注的焦点，引发了广泛的讨论和调侃。 虽然这一事件只是一时的失误，…
『DeepSeek』-AI突破：NSA注意力机制提速训练11倍
传统的稀疏注意力方法经常需要处理零散、不规律的数据访问，这就像让流水线工人不断在不同工作站之间跳来跳去，大大降低了效率。 研究团队在论文中展现的严谨态度和创新精神值得称赞，他们不仅在技术上实现了突破，更重要的…
理发店的“闭嘴”
他的推剪无声，剪刀如笔。他从不推销办卡，也不聊家长里短。在这里，你可以完全放松地发呆、打盹，享受一段被沉默精心呵护的时光。剪完，他为你扫清碎发，你会看到一个精神百倍的自己。 后来才懂，他那不是冷漠，是最高…
智动AI：少儿舞蹈教学注意力难集中？AI 系统趣味互动，提升兴趣(体智能儿童舞蹈)
在少儿舞蹈教学中，老师们常常面临一个普遍问题：孩子们注意力容易分散，难以长时间集中。通过动作捕捉和实时反馈技术，系统能够将舞蹈动作转化为游戏化的互动体验。通过记录孩子的练习时长、动作准确度等指标，系统可以帮…
中山大学：揭示大模型″注意力盆地″致信息遗忘(8月14日中山大学)
发现了"注意力盆地"现象后，研究团队面临的下一个重要问题是：这种注意力分布模式到底对AI的实际表现有多大影响？ 在深入分析"注意力驱动重排序"方法的工作机制时，研究团队