适度锻炼有助于减少职业倦怠

适度锻炼有助于减少职业倦怠 鼓励员工适度锻炼有助于他们的身心健康，减少职业倦怠。研究人员调查了 520 名全职员工的体力活动和工作倦怠情况。他们将样本分为低活动组、中活动组和高活动组，然后观察倦怠量表的三个子量表：情绪耗竭、个人成就和人格解体之间的差异，以了解员工感到工作倦怠的方式。在参与者中，23% 的人运动量低，60% 的人运动量适中，25% 的人运动量高。结果显示：适度运动组比低运动组的情绪疲惫程度要低；活动量低的那一组比活动量高和活动量适中的那一组更能感受到个人成就感；在去人格化(员工不再将客户视为人类)得分上，三组之间没有显著差异；高强度的运动并不比中等强度的运动更能减少情绪耗竭或提高个人成就。研究人员说，高强度运动组并没有比适度运动组获得更大的益处，这一事实挑战了“越多越好”的观念。我们不需要参加疯狂的活动来看到好处。感受到这样做的压力实际上可能会产生负面影响。对雇主来说，鼓励锻炼可以让员工更快乐、更健康，还可以降低员工流动率、提高生产率、降低成本。像步行桌、现场健身设施、健身房补贴和灵活的时间安排等设施都会有所帮助。 via Solidot

【#每天4颗西梅干可预防骨松#？营养专家：前提是吃对这一种】《美国临床营养学杂志》发表研究指出，每天适量食用梅干，有助于绝经后女

【#每天4颗西梅干可预防骨松#？营养专家：前提是吃对这一种】《美国临床营养学杂志》发表研究指出，每天适量食用梅干，有助于绝经后女性防治骨质疏松症。不久前，这项研究又被刊载在《国际骨质疏松症》杂志上，再次使“日常食用梅干能有效缓解骨质流失”的话题成为讨论焦点。中国农业大学食品科学与营养工程学院副教授朱毅为你解读一颗西梅干的营养。 每天4颗西梅干可预防骨松？营养专家：前提是吃对这一种 via 生命时报的微博

适度的锻炼可以减少员工的职业倦怠 提高工作满意度

适度的锻炼可以减少员工的职业倦怠 提高工作满意度 研究人员写道，这项研究的意义延伸到工作场所的动态，如团队敬业度、人员流动率、士气，以及“被称为‘安静辞职’的微妙但有影响力的现象”。他们的研究并没有直接调查“安静辞职”(quiet quit)。“安静辞职”是最近创造出来的一个术语，指的是在工作中付出最低限度的努力，但不辞职的员工。其根本原因被认为是倦怠，其特点是三个主要症状:极度疲劳，怀疑和对工作的脱离感，以及无能为力和无效率的感觉。研究人员调查了520名全职员工的体力活动和工作倦怠情况。他们将样本分为低活动组、中活动组和高活动组，然后观察倦怠量表的三个子量表:情绪耗竭、个人成就和人格解体之间的差异，以了解员工感到工作倦怠的方式。在参与者中，23%的人运动量低，60%的人运动量适中，25%的人运动量高。“研究结果阐明了体育锻炼对工作前景和个人满意度的积极影响。员工们意识到，职业倦怠对他们的员工来说是一个巨大的问题，”Marenus说，他现在是Personify Health的研究科学家，也是乔治梅森大学的兼职教员。研究结果包括:适度运动组比低运动组的情绪疲惫程度要低。活动量低的那一组比活动量高和活动量适中的那一组更能感受到个人成就感。在去人格化(员工不再将客户视为人类)得分上，三组之间没有显著差异。高强度的运动并不比中等强度的运动更能减少情绪耗竭或提高个人成就。该研究的第一作者Brandon Albedry里说:“体育锻炼少的员工可能会感到参与度和积极性降低，在没有正式辞职的情况下逐渐脱离自己的角色，导致生产力下降，对工作缺乏热情。”Brandon Albedry里曾在PAHL实验室担任研究助理，现在是Addepar的客户解决方案分析师。研究人员说，高强度运动组并没有比适度运动组获得更大的益处，这一事实挑战了“越多越好”的观念。我们不需要参加疯狂的活动来看到好处。感受到这样做的压力实际上可能会产生负面影响。对雇主来说，鼓励锻炼可以让员工更快乐、更健康，还可以降低员工流动率、提高生产率、降低成本。像步行桌、现场健身设施、健身房补贴和灵活的时间安排等设施都会有所帮助。研究人员说，员工应该记住，他们不需要高强度的运动来感觉更好，比如快走或骑自行车等适度的活动可以减少倦怠症状。体力活动的强度很重要，因为适度的活动更持久，受伤的风险更小。Marenus说:“中度到剧烈的体育活动也会促进一种叫做脑源性神经营养因子的蛋白质水平的增加。BDNF可以改善大脑健康、认知功能和心理健康等重要方面。即使在MVPA之后的一段时间内，这种蛋白质在大脑中的含量也很高，这对个人的整体健康有益。” ... PC版： 手机版：

我们为什么要消极等待？心理学家揭秘拖延症背后的科学原理

我们为什么要消极等待？心理学家揭秘拖延症背后的科学原理 积极与消极之争俄亥俄州立大学心理学教授、资深作者罗素-法齐奥（Russell Fazio）说："问题是，如果确实存在积极和消极两种因素，哪种因素会赢得这场战斗？"在一系列研究中，法齐奥和第一作者、前俄亥俄州立大学研究生哈维尔-格拉纳多斯-萨马约亚（Javier Granados Samayoa）发现，更消极的态度与拖延症之间存在联系。他们还发现，有可能将强烈拖延症患者的加权偏向转向中立，扭转他们拖延任务的倾向。格拉纳多斯-萨马约亚说："我们正在研究人们在做决定时对正反两方面的考虑，以及价值权重偏差如何影响人们的选择。"这项研究最近发表在《个性与个体差异》杂志上。真实世界的应用：纳税申报研究三项研究中的第一项测试了真实世界的情景：准备联邦纳税申报单。法齐奥说："我们的想法是，人们至少在短时间内会问这样一个问题：'我现在想这样做吗？这其实既有积极的信号，也有消极的信号：'我当然不想这么做。这是一项令人厌恶的任务。'这就是消极信号。但也有积极信号：'我必须完成它，如果我做对了，我会感觉很好'。"232 名参与者抽样报告了他们在报税季节是否经常提前或延迟报税。有了这些数据，法齐奥和格拉纳多斯-萨马约亚使用一种研究工具来衡量参与者在遇到新事物时，会在多大程度上更重视积极或消极的信号。他们的分析表明，更消极的加权偏差与延迟提交报税表之间存在关联。格拉纳多斯-萨马约亚说："我们发现，消极态度泛化程度较高的人往往会在更大程度上进行不必要的任务延迟。"进一步探索负加权偏差第二项研究涉及 147 名大学生，该计划允许他们通过参与研究来积累课程学分。除了衡量学生的权重偏差外，本研究还探讨了学生的自我控制措施是否会影响与任务相关的行为：学生们是如何描述自己的动机水平或对研究计划的初步想法进行思考的能力的，这是否会影响学生是尽早开始参与研究还是推迟参与研究？结果表明，负加权偏差和自我报告的有效自我控制的低动机或低情绪能量的结合，与学生在学期后期开始推迟研究计划的参与有关。格拉纳多斯-萨马约亚说："第一项研究确定了负加权偏差的基本效应，但第二项研究提供了一些细微差别，对于那些不太考虑或无法考虑太多的人来说，他们的价值权重倾向会以一种直接的方式指导他们的行为。但如果有人更有动力，能够考虑得更多，那可能会带来其他考虑因素，从而抑制情绪权重偏差的影响。"负加权偏差的因果效应和积极影响研究三旨在寻找情绪权重偏差对完成或延迟任务的因果效应。这项研究招募了参加研究学分项目的学生，他们自称有拖延症，并且在负性加权偏差方面得分较高。然后，研究人员操纵了一个小组的情绪加权偏差工具，使参与者以更平衡的方式权衡积极和消极信号。这种向中立的转变改变了学生的行为：与对照组相比，他们积累学分的速度更快，而对照组的负面加权偏差和低自控力则可靠地预测了他们在获得额外学分方面的延迟。结论负加权偏差也会对行为产生积极影响。这些研究人员还发现，有证据表明，当人们问自己"我为这次考试复习得够不够"时，负加权偏差可能会帮助他们更加现实。积极的加权偏差可能会让人们在没有准备好的时候说服自己已经准备好了。法齐奥说："更客观地保持平衡总比走极端要好。但在什么情况下，特定的价值权重偏差可能会产生问题，则会有所不同。"编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：

OpenAI发表研究论文 介绍了一种逆向工程AI模型工作原理的方法

OpenAI发表研究论文 介绍了一种逆向工程AI模型工作原理的方法 在论文中，该公司的研究人员提出了一种窥探为 ChatGPT 提供动力的人工智能模型内部的方法。他们设计了一种方法来识别模型如何存储某些概念包括那些可能导致人工智能系统行为失常的概念。虽然这项研究使 OpenAI 在控制人工智能方面的工作更加引人注目，但也凸显了该公司最近的动荡。新研究由 OpenAI最近解散的"超对齐"团队完成，该团队致力于研究技术的长期风险。前小组的共同负责人伊利亚-苏茨克沃（Ilya Sutskever）和扬-莱克（Jan Leike）均已离开OpenAI，并被列为共同作者。苏茨克沃是OpenAI的创始人之一，曾任首席科学家，去年11月，董事会成员投票解雇了首席执行官山姆-奥特曼（Sam Altman），引发了几天的混乱，最终奥特曼重返领导岗位。ChatGPT 由一个名为 GPT 的大型语言模型系列提供支持，该模型基于一种被称为人工神经网络的机器学习方法。这些数学网络通过分析示例数据显示出了学习有用任务的强大能力，但它们的工作原理无法像传统计算机程序那样被轻易检查。人工神经网络中各层"神经元"之间复杂的相互作用，使得逆向分析 ChatGPT 这样的系统为何会得出特定的反应极具挑战性。这项工作背后的研究人员在一篇随附的博文中写道："与大多数人类创造物不同，我们并不真正了解神经网络的内部运作。一些著名的人工智能研究人员认为，包括 ChatGPT 在内的最强大的人工智能模型或许可以用来设计生化武器和协调网络攻击。一个更长期的担忧是，人工智能模型可能会选择隐藏信息或以有害的方式行事，以实现它们的目标。"OpenAI 的这篇新论文概述了一种技术，该技术借助额外的机器学习模型，识别代表机器学习系统内部特定概念的模式，从而稍稍降低了神秘感。创新的关键在于通过识别概念来完善用于窥探系统内部的网络，从而提高效率。OpenAI 通过在其最大的人工智能模型之一 GPT-4 中识别代表概念的模式证明了这种方法。该公司发布了与可解释性工作相关的代码，以及一个可视化工具，用于查看不同句子中的单词如何激活 GPT-4 和另一个模型中的概念，包括亵渎和色情内容。了解一个模型是如何表现某些概念的，这将有助于减少与不受欢迎的行为相关的概念，使人工智能系统保持正常运行。它还可以调整人工智能系统，使其偏向于某些主题或想法。尽管 LLM 无法被轻易解读，但越来越多的研究表明，它们可以被穿透，从而揭示出有用的信息。由亚马逊和Google支持的 OpenAI 竞争对手 Anthropic 上个月也发表了类似的人工智能可解释性研究成果。为了演示如何调整人工智能系统的行为，该公司的研究人员创造了一个痴迷于旧金山金门大桥的聊天机器人。有时，只需让人工只能机器人解释其推理过程，就能获得深刻的见解。东北大学从事人工智能可解释性研究的教授大卫-鲍（David Bau）在谈到 OpenAI 的新研究时说："这是令人兴奋的进展。"作为一个领域，我们需要学习如何更好地理解和审视这些大型模型。"鲍说，OpenAI 团队的主要创新在于展示了一种配置小型神经网络的更有效方法，该网络可用于理解大型神经网络的组成部分。但他也指出，这项技术还需要改进，以使其更加可靠。要利用这些方法创造出完全可以理解的解释，还有很多工作要做。"鲍是美国政府资助的一项名为"国家深度推理结构"（National Deep Inference Fabric）的工作的一部分，这项工作将向学术研究人员提供云计算资源，以便他们也能探索特别强大的人工智能模型。他说："我们需要想办法让科学家即使不在这些大公司工作，也能从事这项工作。"OpenAI 的研究人员在论文中承认，要改进他们的方法还需要进一步的工作，但他们也表示，希望这种方法能带来控制人工智能模型的实用方法。他们写道："我们希望有一天，可解释性能为我们提供推理模型安全性和鲁棒性的新方法，并通过为强大的人工智能模型的行为提供强有力的保证，大大增加我们对它们的信任。"阅读论文全文： ... PC版： 手机版：

研究人员更接近于解决氢脆问题带来的巨大挑战

研究人员更接近于解决氢脆问题带来的巨大挑战 该研究成果发表在《自然-通讯》（Nature Communications）上，由副校长（研究-企业与参与）朱莉-凯尔尼（Julie Cairney）教授和陈怡生（Eason）博士领导的研究小组展示，该小组成员包括刘然明博士和博士生刘鹏宇。他们使用了悉尼大学首创的一种先进的显微镜技术，即低温原子探针断层扫描技术，可以直接观察材料中的氢分布。"我们希望这项研究能让我们更接近揭示钢中发生氢脆的确切原因，为大规模解决氢气运输和储存问题铺平道路，"凯尔尼教授说，他所在的澳大利亚显微镜和微分析中心就是这项研究的开展地。氢脆是氢导致钢等高强度材料变脆和开裂的过程。研究人员说，氢脆是向氢经济过渡的最大障碍之一，因为它阻碍了氢在高压下的有效储存和运输。因此，了解和解决脆化问题对可再生能源市场来说是一个价值数十亿美元的问题，德勤估计，到 2050 年，清洁氢气市场规模将达到 1.4 万亿美元。"大规模氢经济的未来在很大程度上取决于这个问题。氢是出了名的阴险；作为最小的原子和分子，它渗入材料，然后裂开并破坏它们。"陈博士说："要想有效地大规模生产、运输、储存和使用氢气，这种情况并不理想。"钼被添加到钢中，并与其他元素结合，形成一种被称为"碳化物"的极其坚硬的陶瓷。碳化物通常被添加到钢中，以提高钢的耐久性和强度。利用先进的显微镜技术，研究人员看到被捕获的氢原子位于碳化物位点的核心，这表明钼的加入有助于捕获氢。与之相比，基准碳化钛钢没有显示出相同的氢捕获机制。添加钼有助于提高碳空位的存在，碳空位是碳化物中的一种缺陷，能有效捕获氢气。添加的钼仅占钢材总量的 0.2%，研究人员称，这使其成为一种具有成本效益的降低脆性的策略。研究人员认为，铌和钒也可能对钢材产生类似的影响。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：