西安交大上線AI智能服務 優化新生入學報導體驗
2025-12-05 10:34 6,524次浏览跑步與健步走無疑是大眾最青睞的鍛鍊方式——方便又快捷。 對許多跑者而言，每天5公裡堪稱「黃金距離」，既能有效鍛鍊身體，又不幹擾日常工作生活；而健步走5公裡也被視為「最佳距離」，晚飯後散步5公裡，結合日間活動，輕鬆達成每日8000～10000步目標。 那麼問題來了：同樣是5公裡，跑步和走路，究竟哪個對身體益處更大？ 01 走5公裡和跑5公裡 哪個對身體益處更大？ 一項研究追蹤對比了超過3.3萬名跑者與1.5萬名走路的參與者6年，發現在降低高血壓、高膽固醇和2型糖尿病風險方面，跑步與步行效果基本一致。但當二者消耗同等能量時，走路在降低高血壓和高膽固醇血症風險上略高於跑步，走路帶來的健康益處反而超越了跑步。 具體來說，每增加1個代謝當量(MET)的能耗： (代謝當量是維持靜息代謝所需要的耗氧量，表示相對能量代謝水平，是用來評估心肺功能的常用指標之一。) 跑步：可以使高血壓風險降低4.2%，高膽固醇風險降低4.3%，2型糖尿病風險降低12.1%，冠心病風險降低4.5%。 走路：可以使高血壓風險降低7.2%，高膽固醇風險降低7.0%，2型糖尿病風險降低12.3%，冠心病風險降低9.3%。 雖然從百分比上看，在相同的運動量前提下，走路在各種健康益處上都略優於跑步。但研究人員在調整身體質量指數(BMI)後再進行了對比，跑步對提高身體的代謝效率有更顯著的效果。 所以，無論是選擇跑步或走路都可以獲得近乎相似的健康益處，前提是要堅持。 02 走路和跑步，哪個更適合你？ 走路是一種低強度有氧運動，對膝關節、腳踝等壓力都較小；跑步則是相對中高強度的有氧運動，對身體的心肺能力、肌肉力量、耐力等都要求更高。 哪些人更適合走路？ 長期缺乏運動者：運動強度較低，身體更容易適應，避免初期因強度過大導致放棄或受傷； 體重過大肥胖者：走路對關節(尤其是膝蓋、腳踝、髖關節)的衝擊力遠小於跑步，降低受傷風險。 65歲以上老年人：隨著年齡增長，關節退行性變化、骨密度下降、平衡能力減弱是常見問題。走路更安全，跌倒風險低，尤其是65歲以上的老年人。 有慢性疾病的人：比如心臟病患者、高血壓患者、骨質疏鬆症患者等， 走路強度可控，且風險可控。 孕中晚期的孕婦：在醫生允許下，走路是孕期最推薦的安全有氧運動之一，有助於控制體重、緩解不適、促進分娩。 哪些人更適合跑步？ 跑步適合那些年齡相對低，心臟、血管沒有其他疾病，同時具備一定運動基礎，希望進一步提高心肺耐力和減重效果的人群。 03 跑步和走路 運動時記住這3點 每次運動多久？一周幾練？ 研究發現：從時間長度看，每次運動時間在30～60分鐘之間最佳；如果運動時間超過90分鐘，甚至還會產生負效應。 所以綜合來看，每周3～5次跑步和走路，每次30～60分鐘。如果跑步5公裡基本就是30分鐘左右，如果走路5公裡差不多就是60分鐘左右。 什麼時間運動鍛鍊比較好？ 上午8點至10點 一項超8.6萬人的大規模研究顯示，無論日常是否運動，早晨鍛鍊(上午8點至10點左右)能顯著降低16%冠心病風險和17%中風風險。 此外，與不運動的人相比，在上午8點至10點鍛鍊對乳腺癌和前列腺癌均有保護作用，可使這兩種癌症患病風險降低26%至27%。 16點至18點 對很多上班的人來說，白天上班沒時間，而晚上又怕影響睡眠，那麼什麼時候鍛鍊才合適呢？ 其實一天中運動的黃金時間為午後16點至17點，因為經過大半天的日常工作，人體的肌肉韌帶已得到了充分的活動，心率血壓趨於平穩，可以進行較為劇烈的有氧運動，如跑步、打球、遊泳、器械健身等。 醫生表示，16點至17點仍是上班時間，因此建議上班一族可適情況推遲。 運動過程中需要注意什麼？ 運動之前應對自己身體狀況有一個基本判斷，比如昨天喝酒了、昨晚沒睡好、近期感冒了、發燒了，這些情況都要減少運動或輕度運動，避免劇烈運動。 如果是長期不運動的人，建議從低強度運動、短時間開始(如每日快走15分鐘)，每周增量≤10%。切忌長期不運動突然劇烈運動(比如很少運動，上來直接跑5公裡)，這易導致肌肉拉傷或心臟風險。 此外，運動過程中要及時補充水分(小口多次)，對於一些高強度運動後需補電解質。 監製丨李浙 主編丨杜顯翰
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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