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来源:大发彩票官网平台2024-03-14 17:48

  

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今日腊八!万事“粥”全等年来******

今天是农历十二月初八

是我国的传统节日——腊八节

腊八节后年味儿渐浓

在我国北方

有 “小孩小孩你别馋

过了腊八就是年”的童谣

过腊八就意味着拉开了过年的序幕

今日腊八!万事“粥”全等年来

  腊八节的由来

  腊者,猎也,言田猎取禽兽以祭祀其先祖也。

——《礼记 • 月令》

  冬至后三戌,腊祭百神。

——《说文》

  北京师范大学社会学院教授、中国民间文艺家协会中国节日文化研究中心主任萧放介绍,腊八节的前身是古代的腊日,腊日是上古重要的年终祭祀日。

  在我国古代,“腊”最初是一种祭礼。据《礼记·郊特牲》记载,腊祭是“岁十二月,合聚万物而索飨之也。”夏代称腊日为“嘉平”,商代为“清祀”,周代为“大蜡”;因在十二月举行,故称该月为腊月,举行“冬祭”的这一天便称为“腊日”。

  腊日起初并没有固定时期,直到魏晋南北朝时,才固定在腊月初八这一天。自此,这一日便被人们称作“腊八”。

  腊八节吃什么

  喝腊八粥。在腊八节这一天,很多地方有喝腊八粥的传统。腊八粥又称“七宝五味粥”“佛粥”“大家饭”等,由大米、小米、玉米、薏米、红枣、莲子、花生、桂圆和各种豆类(如红豆、绿豆、黄豆、黑豆、芸豆等)等食材熬制而成。

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  据说,我国喝腊八粥的习俗,已经流传有一千多年。

  据记载,腊八粥最早开始于宋代,每逢“腊八”这一天,不论是朝廷、官府、寺院,还是黎民百姓家,都要做腊八粥。

  到了清朝,喝腊八粥的风俗更是盛行。“腊八”这一天,皇家食用并施散腊八粥,大街小巷人涌如潮,即便是数九寒冬日,也是热闹非凡。

  如今,每到腊八节,常有寺院施粥,如杭州灵隐寺每年都给养老院馈送腊八粥,让传统节日充满了爱的温情。

  泡腊八蒜。腊八蒜通常是指用醋腌制的蒜,成品颜色翠绿,口味偏酸、微辣。因多在农历十二月初八(腊月初八)进行腌制,故称“腊八蒜”。

  在我国北方,泡腊八蒜也是“腊八节”的习俗之一。去除老皮后,将紫皮蒜浸入米醋,封严坛口到除夕再启封,蒜就会变得如同翡翠碧玉般通透。湛清翠绿、蒜辣醋香的腊八蒜,可以做凉菜可以配饺子,北方人的春节少不了它。

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图源:摄图网

  吃腊八豆腐。在腊八前后,安徽黔县家家户户都要晒制豆腐。豆腐抹上盐水后在中间挖一小洞,在太阳下晒干,民间将这种自然晒制的豆腐称作“腊八豆腐”。

  “腊八豆腐”平时用草绳悬挂在通风处晾着,吃时摘取,一般可晾放三个月不变质、变味。它既可以单独吃,也可与肉类同炒、同炖。古时的徽商外出一走一年,这豆腐就是游子与家乡的信物。

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图源:人民日报

  腊八时节,注意防寒保暖

  由于腊八一般正值“三九天”,所以民间有“腊七腊八,冻掉下巴”的说法,形容这个时间天气极冷,所以外出需注意适当添加衣物,防寒保暖。

  中医认为,“头是诸阳之会”,体内阳气很容易从头部散失。所以,天气严寒之时,要注意头部保暖,以免引发感冒、头痛等疾病。

  俗语说,“寒从脚下起”,冬季要注意保持鞋袜温暖干燥,并经常洗晒。睡前可用热水泡脚,并按摩脚底穴位,促进血液循环。此外,还要尽可能减少皮肤暴露,手、耳朵等容易生冻疮的部位,要注意经常按摩,出门戴上手套等。 

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  熬制养生腊八粥“指南”

  清代食疗名著《随息居饮食谱》曾将粥誉为“世间第一补人之物”。传统腊八粥延续至今,不但契合中医食疗中的“五色入五脏”的养生说法,还符合现代营养学中食物多样化标准。

  熬好一锅滋补养人的腊八粥,营养专家提出了4点建议。

  杂粮和白米比例1:3。这样能够保持较为平稳的餐后血糖,且豆类和部分全谷物没有黏性,合理搭配口感更好。

  加水量是粮食的6倍以上。用电压力锅做粥,粮食与水的比例大概是1:10~1:6。用普通汤锅做粥,则需要添加更多水。

  先泡后煮,防止变糊。杂豆种类的不同,浸泡所需时长也不同。一般来讲,豆子浸泡8~12小时,多数全谷物2~4小时为宜。认真清洗过的杂粮,浸泡的水最好不要丢掉,否则损失了不少维生素和钾等营养成分。

  别煮得太黏稠。腊八粥中的糯米和大黄米之所以能产生黏稠的口感,是因为其中一种不容易消化的淀粉比例较高。脾胃虚弱的老人、孩子,或是胃动力不足的年轻人,喝腊八粥不宜太黏稠。

  综合整理自:科普中国、中国食品科学技术学会、人民日报、生命时报

  整理:刘雪洁 蔡琳

ChatGPT搞钱行不行******

  一系列的试探之后,AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日,人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本,每月收取20美元。免费了两个月,月活用户却达1亿的ChatGPT,终于踏上了自己的“赚钱路”,由此,AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道,ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

  免费服务仍将继续

  “新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速的回应,而且可以提前体验新功能和改进。

  去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动,甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。

  当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称,截至今年1月,近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后,其月活跃用户估计已达1亿,成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月的时间,Instagram则花了两年半的时间。

  但大量用户涌入的同时,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应,此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

  据悉,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT,Open AI表示,将继续为ChatGPT提供免费访问。

  烧不起的模型成本

  尽管只推出了两个月,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”,并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜?诸如此类关于定价的问题皆在其中。

  有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称:“我们将不得不在某个时间点,以某种方式将其商业化,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

  “这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

  但相对训练来说,模型推理,也就是用户提交输入模型输出结果的过程,这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用,所以前段时间免费的公测也停止了,如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

  “钱景”在哪

  长久以来,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

  洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来,ChatGPT是一个高效的信息整合助手,可以取代大量人类中初级助理的角色。

  但他同时提到,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策、政治战略决策等。

  天使投资人、知名互联网专家郭涛认为,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,将推动众多行业快速变革,有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。

  张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的,所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

  AIGC商业化,侵权与被侵权

  AIGC要想商业化,场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火,争议始终并行,比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定,ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

  张旭东认为,目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新,并不具备真正的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权;另一方面,AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

  此外,就安全性问题而言,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息,比如生成一些敏感性的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪,大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

  郭涛则提到,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。

  北京商报记者 杨月涵

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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