
俗话说得好,生命在于运动。但是现在的人们往往白天局限于格子间内,晚上又做了宅男宅女,这种情况下就别提塑造好身材了,就是肚子上的赘肉都很难轻易“甩”掉。
有些人在减肥上面往往走了“极端”,认为不吃饭就能减肥,暂且不提效果如何,这种减肥方式也是不健康的。减肥、塑身应该是一个循序渐进并且持久的过程,下面的四步瘦身秘籍也许能帮助你甩掉小肚腩,重塑美好身材。
运动但求不损,也就是说运动计划的制定要符合自己的身体状况,减肥/瘦身不能以损伤身体为代价。
在计划刚开始一周时,可以每天散步20分钟,身体慢慢适应这种强度的锻炼后,逐渐加量,给身体缓冲的时间;第二周为25分钟,第三周增加到30分钟,第四周时,可在散步外增加一些慢跑,第五周时,散步、慢跑并重,如此类推。
运动计划要符合自己的身体状况,那么如何判定锻炼强度在合理范围内呢?你可以使用说话测试,如果你一边锻炼还能一边与人交谈的话,即意味着你的锻炼强度尚在你的体能范围之内。
如果你想快速达到锻炼效果,可以试试爬斜坡。以最快的速度爬上斜坡,转身,再跑下来。在下坡时可以休息,这样每次做七八下攀爬,瘦身效果会十分显著。
在开始训练时,做5~10组练习,负重或不负重都可以,并且每组至少重复八次。隔天做一次,当你重复12次也不觉得累时,就应该增加0.9~1.4千克的负重,再从每组重复八次做起以此类推。
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本文介绍了由南方科技大学等机构于2026年4月发表的研究(arXiv:2604.08865),提出了名为SPPO的大模型推理训练新方法。该方法将推理任务重新建模为"序列级情境赌博机",用一个轻量级价值模型预测题目难度,以单次采样替代GRPO的多次采样,解决了标准PPO的"尾部效应"问题。实验显示,SPPO在数学基准测试上超越GRPO,训练速度提升约5.9倍,配合小尺寸价值模型还能显著降低显存占用。
这项由香港科技大学数学系完成的研究(arXiv:2604.10465,2026年ICLR博客论文赛道)提出了一种从朗之万动力学视角理解扩散模型的统一框架。研究指出,扩散模型的前向加噪和逆向去噪过程,本质上是朗之万动力学这一"分布恒等操作"被拆成了两半。在这个视角下,VP、VE-Karras和Flow Matching等不同参数化的模型可被精确互译,SDE与ODE版本可被统一解释,扩散模型相对VAE的理论优势得以阐明,Flow Matching与得分匹配的等价性也得到了严格论证。
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这项由字节跳动发布的研究(arXiv:2604.13030)提出了生成式精化网络(GRN),一套模仿人类画家"边画边改"直觉的视觉生成新框架。其核心包括两项创新:层级二进制量化(HBQ)通过多轮二分逼近实现近乎无损的离散图像编码,以及全局精化机制允许模型在每一步对整张图像的所有位置重新预测并随时纠错,从根本上解决了自回归模型的误差积累问题。配合基于熵值的自适应步数调度,GRN在ImageNet图像重建(rFID 0.56)和生成(gFID 1.81)上均创下新纪录,并在文本生成图像和视频任务上以20亿参数达到同等规模方法的领先水平。