京滬專家開發並驗證先心病患兒術後住院死亡預測新模型
2026-01-20 13:08 9,641次浏览早上六點半，鬧鐘響起，你猛地從夢中驚醒，伸手按下「稍後提醒」。九分鐘後，鈴聲再次響起，你又按了一次。第三次響起時，你終於艱難爬起，卻感到腦袋昏沉、四肢沉重，仿佛比直接起床還更疲憊。 這種每天都在上演的「起床拉鋸戰」，你是否也參與其中？ 按鬧鐘的貪睡鍵，幾乎成了現代都市人最常見的事情之一。根據一項涵蓋全球三百萬夜晚的數據分析，超過一半的人在早上第一聲鬧鐘響起後不會立刻起床，而是反覆按掉、反覆掙扎。 我們為什麼會貪睡？這到底是在補救前一晚的疲憊，還是在損害本該完整的大腦恢復過程？更重要的是：這種行為，對你的認知狀態、情緒和大腦功能究竟意味著什麼？ 科學界對此其實並沒有一致結論：有研究指出貪睡會打斷大腦最重要的修復期，也有實驗證據表明適度貪睡可能有助於更平穩地清醒。那麼，每天早上的那幾次再睡幾分鐘，到底會有什麼影響？ 貪睡行為有多普遍？ 根據 2025 年5月發表在《科學報告》(Scientific Reports)上的一項大型研究，全球超過55.6%的睡眠記錄都出現了貪睡行為。這項研究由布萊根婦女醫院與麻省總醫院聯合團隊發起，分析了來自21000多名用戶的睡眠數據，總共追蹤了約300萬個夜晚。 研究發現每次按貪睡鍵平均可延長11分鐘的賴床時間，而重度貪睡者在超過80%的清晨都使用該功能，則每天花約20分鐘在斷斷續續地在醒來與睡眠之間反覆拉扯。每次貪睡並非只按一次，用戶平均按了2.4次，相當於每早驚醒-入睡的回合循環至少兩輪。 貪睡行為在工作日顯著增加，尤其在壓力大的日子裡，人們更難果斷起身。調查還發現，女性比男性更傾向於使用貪睡鍵，瑞典、德國、美國是貪睡率最高的國家。 更有趣的是，這項研究還發現了一類反直覺現象，那些每晚睡眠不足5小時的人反而更少貪睡。研究人員認為，這可能是因為這類人早晨通常面臨不可推卸的責任，如照顧孩子、趕早班車、出門工作等，根本沒有再睡一次的空間。 相反，那些每晚睡眠時間超過9小時的人更傾向於在醒來前貪睡，這可能代表著他們處於補覺階段，或者身體正經歷某種恢復狀態，如感冒、疲勞或心理壓力後的修復反應。 反方觀點 貪睡可能打斷大腦的「黃金修復期」 雖然再睡幾分鐘聽起來像是對自己溫柔以待，但在不少睡眠專家看來，這種習慣可能正悄悄削弱我們最寶貴的睡眠階段。 來自布萊根婦女醫院與哈佛醫學院的睡眠研究者麗貝卡·羅賓斯(Rebecca Robbins)博士團隊指出，清晨即將醒來的階段，是整晚睡眠中最富含快速眼動睡眠(REM)的時段。REM 睡眠不僅與夢境相關，更是情緒調節、學習記憶整合、神經連接重塑的重要時機。 然而，每一次被鬧鐘強行喚醒，再迅速回到淺睡狀態，都會打斷這一過程，讓大腦從高質量的修復期退回到低效率的淺層睡眠。 研究還發現，反覆的貪睡行為會使睡眠節律碎片化，擾亂褪黑素和皮質醇分泌的自然節律，使大腦難以分辨真正的起床信號。起床後即使身體已經醒來，大腦仍像裹在被子裡那樣遲鈍、昏沉，需要更長時間恢復清晰意識。特別是對於那些本就睡眠不足的人來說，貪睡帶來的額外睡眠質量極差，甚至會帶來反效果。 從神經科學角度看，這樣的邏輯並不難理解。大腦在夜間有四至六個完整的睡眠周期，每個周期內都包含非快速眼動睡眠(NREM)和快速眼動睡眠(REM) 階段。貪睡打斷的並非整晚睡眠，而是恰恰最關鍵的最後一段，就像電影看到高潮突然被暫停，自然影響結局體驗。 因此，睡眠專家普遍建議： ·將鬧鐘設在最晚必須起床的時間點。 ·堅持一響就起策略，讓大腦形成明確的喚醒節律。 ·嘗試使用漸亮燈光或柔和聲音的喚醒裝置，減少清晨驚醒帶來的神經衝擊。 正方觀點 適度「貪睡」，可能更利於大腦清醒 雖然多數睡眠專家仍對貪睡持謹慎態度，但越來越多的研究開始重新審視這個行為的複雜性。瑞典斯德哥爾摩大學的睡眠科學家蒂娜·松德林(Tina Sundelin)博士團隊在《睡眠研究雜誌》(Journal of Sleep Research)上發表的一項研究，首次通過實驗室實測，提出了不同觀點：「在合理時間範圍內，貪睡並不會顯著損害認知，反而可能幫助人們更溫和地清醒。」 研究團隊招募了31名重度貪睡者，要求他們在一周內分別完成立即起床與30分鐘貪睡兩種起床模式，並監測其腦電波、唾液皮質醇、反應時間及主觀清醒程度。結果顯示貪睡者總共只減少了約6分鐘的睡眠時間，遠低於人們普遍擔憂的嚴重睡眠浪費；在貪睡組中，大多數人並未出現更高的起床睏倦評分；在多個認知任務上，貪睡組表現略優或無差異，反駁了「貪睡降低清晨效率」的常見說法。 更關鍵的是，研究提出一個有趣的機制假設：貪睡可能幫助大腦從深度睡眠過渡到淺睡，從而減輕睡眠慣性帶來的起床遲鈍。 這就像在跑步前先熱身一樣，通過幾個輕度喚醒階段，讓神經系統逐步啟動，而不是直接從冷啟動切換到全功率運行。在部分人群中，貪睡是一種主觀上「積極調節」的機制，有助於減輕清晨情緒波動與身體不適。 當然，這並不意味著貪睡無害、人人適用。Sundelin 也明確指出：研究樣本為睡眠充足者，且貪睡時間控制在30分鐘以內，若睡眠本身已不足、或貪睡時間過長，可能就無法獲得類似的積極效果。 總結： 貪睡不是簡單的懶惰或自律失敗，它是一種複雜的睡眠調節行為，背後牽涉到大腦喚醒機制、情緒調節與生理節律的多重互動。從目前研究來看，若你本身睡眠充足、貪睡時間不超過30分鐘，適度貪睡未必有害，甚至可能幫助你更平穩地清醒。但若你長期睡眠不足、貪睡頻繁反覆，則可能打亂生理節律，反而加劇疲勞與認知低效。 比起糾結要不要再睡五分鐘，更重要的是你昨晚是否睡得夠好？在一個缺覺的時代，最好的貪睡策略，其實是讓自己早點睡覺、睡眠充足。 來源：「科普中國」微信公眾號
北京8月11日電 (記者 夏賓)2025開放計算技術大會近日在北京舉行，大會聚焦在MoE(混合專家)大模型與AI智能體的技術發展趨勢下，如何以開放計算更好促進縱向擴展性能(Scale up)與橫向擴展效率(Scale out)的協同發展。 當前，模型算法開源、算力系統開放，已經成為AI時代一個主流趨勢，開源開放的全球化協作平臺正發揮越來越重要的作用，既能以系統化思維，通過提升單系統性能，滿足萬億參數大模型發展的需求；又能應對日益擴張的數據中心規模，通過全球產業鏈協作解決未來GW級AI數據中心面臨的系統性工程挑戰。 2025開放計算技術大會由開放計算社區OCP及開放標準組織OCTC(中國電子工業標準化技術協會開放計算標準工作委員會)聯合主辦，來自中國移動、字節跳動、阿里雲、三星、浪潮信息、清華大學、立訊技術等超千位知名學者、技術專家、應用開發者及廠商代表參與大會。 開源大模型正深刻重塑全球AI產業格局和發展路徑，與之伴生的是，公共雲平臺和模塊化AI基礎設施的普及，為開源模型的規模化落地和應用創新提供了至關重要的開放算力基礎。這種開源模型與開放算力的結合，會有效驅動海量長尾應用爆發，進一步加速AI普惠的實現。 OCP基金會高級總監Michael Schill表示，隨著AI日益成為社區成員關注的核心場景，OCP的工作重心正轉向AI主導，所有核心工作圍繞著AI開放系統(Open Systems for AI)戰略計劃展開，包括數據中心物理基礎設施、數據中心IT基礎設施和系統管理三個重點領域，並且發布了《可擴展基礎設施的藍圖》，這是AI開放系統戰略計劃當中的重要工作成果。 OCTC秘書長陳海認為，產業協同創新要從應用出發、從用戶思維出發，堅持標準引領產業發展，制定更切實落地的規範標準，推動和加速數據中心各領域的技術創新與成果普惠，讓更多的組織和個人從中獲益。 例如，面向多元計算資源組合和多應用場景的伺服器算力算效評估基準，就是通過系統評估伺服器整機的綜合算力與能效表現，為行業提供科學、可信的算力算效評估體系，為用戶伺服器架構選型和優化提供標準範式。 毋庸置疑，開放計算的興起與日益壯大，使得數據中心產業鏈的協同效應更緊密、融合創新能力更強，這一點對於飛速迭代的AI產業至關重要。 目前，MoE大模型的參數量仍在保持高速增長且迭代迅速，對單系統的算力密度與互聯速率提出極致要求，帶動了計算架構的變革。 OCTC輪值主席、中國移動通信有限公司研究院副院長段曉東指出，MoE大模型持續推高大算力，仍然是今天的時代主題，產業將會很快邁入以超節點這種網絡和算力、軟體和硬體全面協同優化的一個時代。 阿里雲基礎設施異構硬體和系統資深總監盧曉偉表示，超大規模MoE帶來了AI基礎設施的算力、互聯、能耗瓶頸，以及可靠性和穩定性的挑戰，需要為AI重構算力系統，Scale Up超節點架構將成為核心發展路徑。 三星電子副總裁、先行開發團隊負責人張實完表示，未來，超節點架構將會採用GPU發起式直連內存，通過GPU友好型介質與存儲，有效減少內存瓶頸，為大模型訓練推理提供強力支持。 字節跳動伺服器架構師高曉軍表示，當產業鏈各方以開放心態共建標準、共享技術、共拓場景，多樣性算力將不再是分散的「孤島」，而是互聯互通的「大陸」。 浪潮信息副總經理趙帥強調，開放計算社區的核心目標就是利用生態力量打破性能瓶頸，推動業務創新發展，這是一種系統化思維與應用價值導向。超節點架構本質上也是系統化思維的產物，它不是某一個點的突破，而是在現有技術、生態和成本約束下，從系統層面去打破晶片本身的性能邊界，最大化用戶價值。 作為社區的一員，浪潮信息後續將向社區成員開放自研的超節點架構設計以及PD分離框架，推動開放超節點架構的發展。 事實上，GW級AI數據中心對算力生態帶來的重要變革，已經推動了跨社區合作的進程加快。目前，OCP正在籌備成立「GW級開放智算中心OCP中國社區小組」，結合中國在能源、算力基礎設施與供應鏈方面的需求與優勢，推動AI開放系統戰略計劃在中國的落地。 同時，OCP也在同OCTC積極合作，探討將OCP領先的AI基礎設施技術架構、參考方案、前沿研究成果等在中國市場落地，在中國建立GW級AI數據中心的全球性標杆。(完)
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