專訪「中天小姐姐」何橞瑢:北京的煙火氣和人情味給我滿滿溫暖

2026-01-07 18:58 1,279次浏览

  我們很多人都養成了開倍速聽播客、有聲書和其他在線內容的習慣。對年輕人來說,這也許已經成了常態。舉個例子,一項針對美國加利福尼亞州學生的調查表明,89%的學生會把在線講座的錄播視頻調成倍速觀看。同時,有許多媒體文章描述了倍速瀏覽的普遍性。   開倍速的好處顯而易見:你可以在同樣的時間內消費更多的內容,或者通過反覆觀看同樣的內容來加深理解。   這在教育層面尤為重要,因為學生可以騰出時間去鞏固知識、做模擬考試等。而且,開倍速或許也可以讓人全程集中注意力、全情投入,避免走神。   但這樣做的壞處呢?其實也不少。   研究人員發現,一個人接收到口語信息並形成記憶,需要經歷三個階段:編碼信息,存儲信息,以及之後的檢索信息。在編碼階段,大腦需要一定的時間去處理和理解剛剛輸入的語音,大腦必須實時地從記憶裡提取出字詞以及它們的語境含義。   人們的講話速度通常在每分鐘150詞左右,即便語速達到它的兩倍(300詞/分)或三倍(450詞/分),也是在人類可理解的範圍內。但主要的問題在於我們所形成記憶的質量和持久性。   我們接收到的信息會被臨時存儲在一個名為工作記憶(working memory)的記憶系統裡。它可以將大量的信息進行轉換、組合,並形成可存入長期記憶的形式。由於工作記憶的容量是有限的,所以如果我們短時間內接收到太多信息,可能會超過它的負荷。這會導致認知過載和信息流失。   倍速瀏覽與大腦信息提取   近期,記憶研究領域的一項薈萃分析調查了24項關於學習講座視頻的研究。這些研究的設計各不相同,但總的來說都把參與者分為了兩組,其中一組原速(1×)觀看講座視頻,另一組開倍速(1.25×,1.5×,2×和2.5×)觀看同一個講座視頻。   與醫學中用於檢驗療效的隨機對照試驗一樣,參與者被隨機分到了兩組中的其中一組。觀看視頻後,兩組完成了同樣的測試,以檢驗他們對視頻材料的掌握程度。這些測試要麼要求他們回憶信息,要麼用選擇題考察記憶,或兩者結合。   這項薈萃分析表明,以越高的倍速看視頻,測試表現越差。1.5倍速的影響微乎其微,但2倍速及以上的影響顯著。   具體來說,如果一批學生的平均分是75%,且通常情況下會上下浮動20%,那麼把觀看視頻的速度提到1.5倍速則會把平均值拉低2%。而2.5倍速則會導致17%的降幅。   老年群體   有趣的是,該薈萃分析中的一項研究還調查了老年人(61~94歲),結果發現他們比年輕人(18~36歲)更容易受到倍速看視頻的影響。這也許反映了記憶容量在健康人群體中也會隨著年齡而衰減,這表明老年人更應該原速觀看甚至減速觀看視頻來彌補不足。   不過,我們尚不清楚是否可以通過頻繁地開倍速播放視頻來減少它帶來的壞處。也就是說,有一種可能性是年輕人只不過是更經常開倍速,因此能更好地應對增加的認知負荷。同樣,這也意味著我們無法確定年輕人是否可以通過經常開倍速來減輕這種行為對信息記憶能力的負面影響。   另一個尚不明確的點是,開倍速播放視頻是否會對心智功能與大腦活動造成長期影響。理論上,這些影響可能是積極的,比如提高一個人應對認知負荷的能力。這些影響也可能是負面的,比如更大的認知負荷可能引發精神疲勞,但我們仍然沒有科學證據來解答這些疑問。   最後一個現象是,雖然開1.5倍速不會影響記憶能力,但是有證據表明人們的觀看體驗會有所下降。這也許會影響到人們學新東西的動力和體驗,可能讓他們找到更多藉口來逃避學習。另一方面,開倍速已然成為常態,因此也許當人們習慣這樣做之後,就不會有什麼大問題——希望我們在未來的幾年裡能更好地理解這些過程。

  合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉,中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」,成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。   該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關,並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證,該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。   藥物研發中,精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子,原子是「點」,化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力,但對「邊」無能為力,就像拼圖缺失關鍵模塊,始終無法完整呈現分子特性。   研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構,融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式,首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理,大幅提升了對分子行為的預測精度,顯著提升藥物發現效率。目前,基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。   「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』,那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹,該技術不僅能看清原子位置,更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用,顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如,HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%,阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。   安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示,量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證,標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)

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