网信彩票交流群|网信彩票骗局

“阳”了之后疯狂喝水？警惕水中毒******

　　“阳”了就要多喝水

　　是大家近期常听到的治“阳”妙招

　　然而，最近一段时间

　　不少人因喝水过量

　　导致“水中毒”

　　被送到医院进行抢救

　　可见喝水也不能乱喝

　　否则还未转阴先中毒

　　对身体造成更大伤害

　　那么，什么是“水中毒”？

　　如何科学喝水？

　　喝水也能中毒？

　　“水中毒”又称稀释性低钠血症。正常情况下，身体中细胞内外的钠离子浓度处于平衡状态。当水的摄入量远远超过排出量时，过多的水分就会滞留在身体中，导致血浆被稀释，从而使血浆中的钠离子浓度降低，这种现象就是“水中毒”。

　　图源：中国家庭报

　　当水中毒时，细胞外的钠离子浓度比细胞内的更低，为了维持细胞内外的浓度平衡，细胞外的水分会流向细胞内，导致细胞膨胀。

　　如果脑部细胞发生膨胀，大脑是由坚硬的脑骨固定和包裹的，脑组织就会受到挤压。因此，轻者会出现虚弱、头晕、腹胀、头痛、恶心、呕吐等症状，严重者可出现脑水肿、癫痫发作、意识模糊、昏迷和死亡等情况。

　　怎么正确喝水？

　　对于健康人群来说，24小时内喝水量达到3-4升以上，就可能造成水中毒。喝水讲究适可而止，而不是无限制地饮水。而对于慢性肾脏患者、心血管疾病患者，更需要合理控制饮水量。

　　《中国居民膳食指南（2022）》建议，日常要做到足量饮水，少量多次。人每天都需要摄入一定量的水以维持身体机能。在温和气候条件下，低身体活动水平成年男性每天需喝水1700毫升，成年女性每天喝水1500毫升。

　　图源：摄图网

　　夏天或大量出汗时，补水要遵循先快后慢、分次补充、量出为入三个原则。专家介绍，可根据气温高低，每天喝1.5升—2升水，出汗较多时可适当补充一些盐水。

　　如果仅出现“水中毒”轻症症状，可以喝少量淡盐水，一般控制在200毫升，并尽快排尿，直到症状消失。如果出现神志不清，应立刻就医处理。需要注意的是，含电解质的运动饮料并不能防止低钠血症的发生，因为这些饮料中的大多数电解质渗透压都比血液中的渗透压更低。

　　图源：摄图网

　　如果吃这些药，别着急喝水！

　　生病时喝水还需要注意服用的药物

　　很多人认为服药就应该多喝水

　　来减轻肾脏负担

　　有助排泄毒物

　　但偏偏有些药服用后却要少喝水

　　甚至不喝水

　　比如以下这几类药

　　图源：摄图网

　　1、止咳药

　　止咳糖浆、甘草合剂等药物需黏附在发炎的咽喉部而发挥作用，喝水过多会将药物冲掉，降低药效。一般建议服用此类药物后10分钟内不要饮水。

　　2、需要含服的药物

　　比如硝酸甘油、麝香保心丸等，不可直接用水吞咽，而是要通过舌下含服，让毛细血管吸收。服用后30分钟内也不宜喝水。

　　图源：摄图网

　　3、口含片

　　如西地碘含片、复方草珊瑚含片、银黄含片等，含服时要把药片置于舌根部，并尽量贴近咽喉处，使药物保持较高的局部浓度。建议含服后30分钟内尽量不要喝水。

　　4、治疗胃病的一些药物

　　比如胃黏膜保护剂（硫糖铝、果胶铋等），服用后在胃中会形成保护膜，因此服药1小时内尽量不要喝水，以免保护膜被水稀释。需要直接嚼碎吞服的胃药，也不要多喝水，以防止破坏形成的保护膜。

　　一些苦味健胃药，如复方龙胆酊等，是通过苦味刺激舌部味觉感受器及末梢神经，促进唾液和胃液分泌，起到增加食欲的作用。因此服用时不光要少喝水，服后也不要漱口。

　　图源：摄图网

　　5、抗利尿药

　　该类药物（加压素、去氨加压素）服药期间应限制饮水，否则可能会引起水潴留或低钠血症等。

　　6、缓解腹泻的药物

　　比如蒙脱石散，服用后如果喝过多的水，会影响药物对消化道内病毒病菌的固定和抑制。一般该类药物说明书会明确标明药物与水的服用比例。建议将药物倒入半杯温开水（约50毫升）中混匀快速服完即可。

　　除了生病，平常也要注意在适当的时候适度饮水！要养成主动饮水的习惯，不要等到口渴时才喝水。喝水有四个最佳时间：每天清晨起床后、上午10时左右、下午3~4时和晚上就寝前。

　　最后提醒

　　喝水的最佳方式是少量多次

　　小口慢饮

　　每次200毫升左右

　　不建议一次喝500毫升以上

　　资料来源：央视新闻、中国家庭报、极目新闻

　　整理：董小娴

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）