【美国SEC主席：让加密货币公司在法律范围内开展工作】

【美国SEC主席：让加密货币公司在法律范围内开展工作】2023年03月10日05点56分老不正经报道，美国证券交易委员会主席（SEC）GaryGensler表示，自古以来，金融世界就建立在信任和法治之上。此外，从银行到证券交易所，金融已经趋向于集中化和相互关联。加密市场也不例外。首先，中介机构和代币应自行适当地合规。加密货币中介机构的业务结构应符合我们监管证券交易所、经纪自营商和票据交换所的法律；他们可以制定防止欺诈和操纵的规则手册。加密货币安全发行人应提交注册声明并进行必要的披露。这些是证券市场上其他人几十年来一直遵循的规则。我认为证券法缺乏明确性这一论点没有说服力。一些加密货币公司可能会表示法律不明确，而不是承认他们的平台没有足够的投资者保护。从本质上讲，这些公司是在说相信我们。更重要的是，当公司破产时（最近很多公司都破产了），他们会求助于破产法庭来解决他们的烂摊子。考虑到中本聪最初的设想—本质上，代码就是法律，这有点讽刺。作为美国证券交易委员会主席，我在加密市场方面有一个目标：确保投资者和市场获得他们在任何其他证券市场中所能获得的所有保护。

- New Bing 似乎为了减少了最奇怪的行为，它限制了与Bing聊天机器人的讨论时间。这就像从汽车的测试驾驶员那里学到，太快

-NewBing似乎为了减少了最奇怪的行为，它限制了与Bing聊天机器人的讨论时间。这就像从汽车的测试驾驶员那里学到，太快太久会烧毁发动机。微软（OpenAI）和谷歌也在探索控制机器行为的方法。-这里有一个核心事实和警告：由于AI正在从众多的材料中学习将它们组合在一起，有关的研究者和制造者并不完全清楚ChatBot是如何产生最终结果的。他们也需要观察机器的行为，并学习限制这种行为。注意：通常是在它发生之后。-而微软（OpenAI）已经决定：他们要想知道聊天机器人在现实世界中会做什么，唯一的办法就是让它们放任自流——当它们偏离时再把它们拉回来。他们相信，他们的大型公共实验值得冒险。-Sejnowski教授将NewBing的行为与艾瑞泽之镜进行了比较，艾瑞泽之镜（MirrowofErized）是J.K.罗琳的《哈利波特》小说和基于她创造性的年轻巫师世界的一件神秘文物。-"Erised"是"欲望"的逆向拼写。当人们发现这面镜子时，它似乎提供了真理和理解，但事实并非如此。它显示了任何盯着它看的人根深蒂固的欲望，有些人如果凝视的太久就会发疯。-Sejnowski教授解释道，"因为人类和L.L.M都在相互映照，随着时间的推移，他们将趋向于一个共同的概念状态。"复杂性带来的未知困境-圣达菲研究所的人工智能研究员梅兰妮·米切尔（MelanieMitchell），也表达类似的看法：这些系统是人性的反映，但这并不是聊天机器人产生有问题语言的唯一原因。-作为复杂科学领域专家梅兰妮·米切尔强调：当它们生成文本时，这些系统不会逐字逐句地重复互联网上的内容。它们通过结合数十亿的模式，自己产生新的文本：-即使研究人员只用同行评议的科学文献来训练这些系统，它们仍然可能产生科学上荒谬的声明。即使他们只从真实的文本中学习，他们仍然可能产生不真实的内容；即使他们只从健康的文本中学习，他们仍然可能产生令人毛骨悚然的东西。-"没有什么可以阻止它们这样做，它们只是试图产生一些听起来像人类语言的东西。"-Sejnowski博士相信从长远来看，新的ChatBot有能力让人们更有效率，并提供更好、更快地完成工作的方法。但这对构建AI的公司和使用它们的人都发出了警告：它们也可以引导我们远离真相，进入一些黑暗的地方。「这是未知领域，人类以前从未经历过这种情况。」

ChatGPT热或在降温 但一个重要的新行业正在形成

ChatGPT热或在降温但一个重要的新行业正在形成互联网上对“人工智能”的搜索激增；仅今年上半年，就有超过400亿美元的风险资本流入人工智能公司。此后，热情有所降温：对ChatGPT的使用已经下降，用Google搜索“人工智能”的人越来越少。据信，以进入有泡沫的市场而著称的日本投资者孙正义有意投资推出ChatGPT的开放人工智能研究中心（OpenAI）。但第二个更为重要的阶段已经开始。一个以超强劲的人工智能模型为核心的全新产业正在形成。有三个要素将决定它最终会是什么样子——以及是OpenAI保持主导地位，还是其他参与者胜出。第一个要素是算力。算力成本迫使模型建造者提高效率。例如，面对训练和运行更强大模型的惊人成本，OpenAI还没有开始训练它的下一个大模型GPT-5，而是训练GPT-4.5，这是它当前领先产品的更高效版本。这可能会给Google等财力雄厚的对手一个迎头赶上的机会。这家科技巨头即将发布的尖端模型“双子座”被认为比OpenAI目前的版本更强大。高昂的算力成本也鼓励了规模小得多的模型的大量增长。用特定数据训练而成的这些模型可以完成特定任务。例如，初创公司Replit训练了一个生成计算机代码的模型，可以帮助开发人员编写程序。开源模型也使人们和企业更容易进入生成式人工智能的世界。根据人工智能企业抱抱脸公司所做的统计，目前约有1500个版本的这类微调模型。所有这些模型现在都在抢夺数据——影响生成式人工智能行业的第二个要素。最大的模型——比如OpenAI和Google的模型——都是“大胃王”：用来训练它们的数据超过1万亿个字，相当于250多个英文版维基百科。随着它们的规模越来越大，它们对数据的需求也水涨船高。但互联网即将被吃干榨尽。因此，许多模型制造商正在与新闻和摄影机构签署协议。有的模型制造商争相利用算法创造“合成”训练数据；还有的则试图利用新形式数据，比如视频。它们竞争的目标是一个击败对手的模型。生成式人工智能对数据和算力的渴求使得第三个要素——金钱——更为重要。许多模型制造商已经放弃面向普通民众的ChatGPT式聊天机器人，转而着眼于付费业务。于2015年作为一个非营利性项目起家的OpenAI在这方面一直特别有活力。它不仅授权微软公司使用其模型，还为摩根士丹利和赛富时等公司提供定制工具。阿联酋计划成立一家公司，帮助其类ChatGPT开源人工智能模型“猎鹰”的应用商业化。另一种策略是吸引软件开发人员，希望让他们迷上你的模型，创造出在技术上非常宝贵的网络效应。OpenAI正在提供工具，帮助开发人员利用它的模型搭建产品；元宇宙平台公司希望，它的开源模型llama将帮助创建一个忠实的程序员社群。谁会胜出？像拥有大量用户的OpenAI和财大气粗的Google这样的公司具有明显的先发优势。但是，只要算力和数据仍受到限制，能巧妙绕过它们的回报就会很大。一个策略最高效、数据合成方法最独创或者对客户的宣传最动人的模型制造商就可能会抢占领先地位。炒作或许已经降温，但大戏才刚刚开始。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1387231.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1387231.htm

看完微博热搜 才知道原来我存10万就可以人生自由

看完微博热搜才知道原来我存10万就可以人生自由如何平衡工作与生活是人类的硬性刚需，是个永恒的议题，一经出现就能引发大众热议。在各类社交平台上， “ 用利息生活 ” 、 “ 提前退休 ” 、 “ 利息生活 ” 等话题下的内容也是每天常刷常新，财务自由的标准从几百万到几十万不等，每个月花不完的利息可以是五万也可以是五千。如果说，曾经的互联网上人们都在讨论月光族，将幸福建立在金钱至上、消费娱乐之上的话，那么现在，提前退休似乎正在成为一批年轻人的终极梦想。靠利息提前退休的概念，最早或可以追溯到1992年，当时美国一本畅销书《要钱还是要生活》（YourMoneyorYourLife）提出，除了朝九晚五以外，大家还可以选择另外一种生活，即靠原始财富积累和投资来维持生活开销，提前摆脱日复一日的劳作。在这本书里，作者指出，金钱为我们带来了舒适，却没有带来我们所追求的幸福，实际上，我们正在为工作扼杀自己健康、社交和生活。这本书被戏称为《 要钱还是要命 》这本书所指出的核心法则是，通过降低物欲+简单生活+投资理财，来摆脱 “ 跑轮仓鼠 ” 的现状，也影响了许多人开始尝试FIRE生活。所谓的FIRE，其实就是FinancialIndependence,RetireEarly（财务独立，早日退休 ）的简写。最开始接触FIRE生活的人，他们主要手段就是投资理财。豆瓣上2018年创建的 “ 用利息生活投资理财 ” 小组，有60 多万组员，据点单一，但富有热情。直到2020 年前后，社交网络上开始涌现大量希望FIRE，重新审视自己生活的人。FIRE生活理念异军突起，用利息生活的组长在2020 年6月新增了储蓄、财务自由的小组。在 “FIRE生活 ” 小组里，有23万 “ 生活家 ” 聚集，2021年， “FIRE生活（ 穷版 ） ” 小组成立，目前7万人，2022年，因为原FIRE组太富，穷组又太穷，不富不穷FIRE组也就应运而生了。无论在哪个平台，这些希望重新掌握生活的人，最为关心的内容都可以划分为三种。其一，前期的讨论或者准备内容，比如，存够了XXX元，我能FIRE嘛？有人提问，也有人自己动手，经过一番计算后，她发现自己距离退休的距离是：17.5年，300 万。甚至有人做了这样的表格。。。此外，选择大理还是鹤岗还是回老家FIRE？从气候和空气的角度，中国有适合一年四季长期居住的地方嘛？也都是大家特关心的话题。其二，如何实操的内容。比如是不是应该分几步走：先记账，改变消费习惯，制定存钱计划，最后投资理财。是投资理财是基金好，还是银行定期更好？第三种，也是我最喜欢看的内容，就是这群FIRE人的内心感受和FIRE以后的生活。有人住在报废的货车里，用太阳能板解决用电问题，简单吃点肉蛋奶蔬菜，一个月餐费只需要100 多块，还会分享自己每天买菜或者菜价的图片。有人喜欢分享利息收益，用他们的话来说，没有比看着钱慢慢变多更开心的事情了↓↓有人将自己43岁FIRE以及现在的生活分享呈现，尽管上有老下有小，但他仍然觉得收获不少。但即便如此，还是有很多误入其中的人感到困惑。为了FIRE过上苦行僧的生活，值得嘛？为什么要努力存个几十万，然后过上一个月只有小几千的拮据生活？家里没有老人，没有孩子嘛？又该怎么抵抗生病这些大风大浪？对此，最频繁被提及的原因就是：我想摆脱我的工作。有人发帖，说坐在办公室里，感觉外面的蓝天白云，都不属于自己。有人极度简练，来了三个成语概括：有努力攒钱FIRE的人说，慢慢积累等到自己攒够钱的那一天，又或者等到自己熬不住的那天。之所以如此，是因为在光速发展的社会里，每个人都憧憬着未来，相信着只要努力就能过得更好，会赚更多的钱，期待通过满足物欲来走向幸福。可现实是，金钱反而围困住了一些人。就像《 要钱还是要生活 》里所讨论的那样，金钱满足了人的物欲，却没有满足人对幸福生活的渴望。如今，年轻人的职场压力，生活和工作的难以权衡，职业倦怠，社会性焦虑的裹挟，让 “ 跑轮仓鼠 ” 们意识到，等待在前方的不是光明的未来，是看不到尽头的痛苦，而这就是自己可悲的生活。在这种状态下，放弃物欲，回归生活对于很多人来说，不失为更好的选择。甚至对于很多人来说，这叫：勇敢的人先享受生活。但，用利息生活，真的就是出路嘛？用利息生活这个话题，就只是一面镜子，照出不同人的物质、消费与享乐观念。但追求幸福生活，根本就不在于能攒够多少钱，而在于：你能满足你的欲望嘛？在虎扑上，我经常可以刷到这样的帖子：有了多少多少钱，够躺平吗？然而评论里永远泾渭分明的分成两派，一派认为完全够用，另一派则嗤之以鼻，最终大家嚷嚷着何不食肉糜吵成一团。这种情况，哪哪都是啊，一言以蔽之，“人与人差距太大了”，生活跟欲望都是如此。有人有房有车尚不敢退休，有人无房无车，无压力，家里种点小菜就能过日子，活成了他人难以置信的样子。但即便对于无房无车，没压力种种小菜的人来说，要让他10 块钱在城里过上一天，他可能也难以想象。人们关注着 “ 用利息生活 ” 这个话题，希望窥见自己离自由的距离，又或看见自由之后的代价。但其实，生活考题从来没法当成数学题来解。也许这道问题终极答案，并不是一种数字，或者另一种生活，而是 “ 挑战50 元生存5天 ” 的那位老哥在个人签名里写到的那样。“ 人生是旷野不是轨道，我有权拒绝一种生活 ” 。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1432679.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1432679.htm

有大学教师正在使用AI为论文评分 专家提出伦理方面的担忧

有大学教师正在使用AI为论文评分专家提出伦理方面的担忧她会向学生展示ChatGPT的反馈，以及该工具是如何改写他们的作文的。她说："我也会分享我对他们介绍的看法，然后我们一起讨论。"盖斯基要求她班上的15名学生也这样做：通过ChatGPT运行他们的草稿，可以发现哪里可以改进。人工智能的出现正在重塑教育，它带来了实实在在的好处，比如将一些任务自动化，从而腾出时间进行更个性化的教学，但同时也带来了一些巨大的隐患，从围绕准确性和剽窃的问题到维护诚信的问题。教师和学生都在使用新技术。由学术剽窃检测平台Turnitin赞助的战略咨询公司TytonPartners的一份报告发现，2023年秋季，半数大学生使用了人工智能工具。与此同时，虽然使用人工智能的教师人数较少，但2023年秋季，使用人工智能的教师比例从2023年春季的9%增至22%。教师们正在求助于人工智能工具和平台，如ChatGPT、Writable、Grammarly和EssayGrader等，来帮助他们批改试卷、撰写反馈、制定教学计划和布置作业。他们还利用这些新兴工具创建测验、投票、视频和互动，以"提高课堂预期"。另一方面，学生们则依赖于ChatGPT和MicrosoftCoPilot等工具，这些工具内置于Word、PowerPoint和其他产品中。不过，虽然一些学校已经制定了学生可以或不可以在学校作业中使用人工智能的政策，但许多学校并没有为教师制定指导方针。使用人工智能撰写反馈或批改作业的做法也会引发道德方面的考虑。而已经在学费上花费了数十万美元的家长和学生可能会怀疑，在大学里无休止地使用人工智能生成和人工智能评分内容的反馈循环是否值得花费时间和金钱。盖斯基说："如果教师只用它来评分，而学生只用它来制作最终产品，那么它就不会起作用。"弗吉尼亚大学（UniversityofVirginia）商业伦理教授多萝西-莱德纳（DorothyLeidner）认为，教师如何使用人工智能取决于很多因素，尤其是在评分时。她认为如果大班测试的材料主要是陈述性知识，因此有明确的对错，那么教师使用人工智能评分"甚至可能优于人类评分"，人工智能可以让教师更快、更一致地批改试卷，避免疲劳或厌烦。莱斯利-雷恩教她的学生如何更好地使用ChatGPT，但她对一些教育工作者如何使用ChatGPT给论文打分表示不满。但莱德纳指出，当涉及到小班教学或答案不那么明确的作业时，评分应保持个性化，这样教师才能提供更具体的反馈，了解学生的作业，从而了解学生在一段时间内的进步。老师应该负责评分，但也可以让人工智能承担一些责任。她建议教师使用人工智能来查看某些指标，如结构、语言使用和语法，并根据这些数据给出一个数字分数。但是，教师应该自己对学生的作品进行评分，以考察其新颖性、创造性和见解深度。莱斯利-莱恩（LeslieLayne）在弗吉尼亚州林奇堡大学的写作工作坊中教授ChatGPT最佳实践，她说，她看到了教师的优势，但也看到了缺点。她说："使用并非真正来自我的反馈意见似乎有点破坏了这种关系。"她还认为，将学生的作品上传到ChatGPT是一个"巨大的道德考量"，有可能侵犯他们的知识产权。像ChatGPT这样的人工智能工具会利用这些作品来训练它们的算法，从说话模式到如何造句，再到事实和数字无所不包。伦理学教授莱德纳对此表示赞同，他说博士论文和硕士论文尤其应该避免这种情况，因为学生可能希望发表作品。她说："在没有事先告知学生的情况下将材料上传到人工智能中是不对的。也许还需要征得学生的同意"。一些教师正在使用名为Writable的软件，该软件使用ChatGPT帮助批改论文，但采用了"标记化"技术，因此论文不包含任何个人信息，也不会直接与系统共享。该平台最近被教育公司HoughtonMifflinHarcourt收购。其他教育工作者正在使用Turnitin等平台，这些平台拥有剽窃检测工具，帮助教师识别作业是否由ChatGPT和其他人工智能撰写。但这类检测工具远非万无一失；OpenAI去年关闭了自己的人工智能检测工具，因为该公司称其"准确率很低"。一些学校正在积极制定针对教师和学生的政策。约翰-霍普金斯大学教育研究与改革中心（CRRE）的助理研究员艾伦-里德（AlanReid）说，他最近花时间与K-12教育工作者一起工作，这些教育工作者使用GPT工具在成绩单上创建季度末个性化评语。但与莱恩一样，他也承认该技术撰写有见地的反馈意见的能力仍然"有限"。他目前是所在学院一个委员会的成员，该委员会正在为教职员工制定一项人工智能政策；讨论正在进行中，不仅是关于教师如何在课堂上使用人工智能，还包括一般教育工作者如何使用人工智能。他承认，学校正在就使用生成式人工智能工具创建晋升和终身教职档案、绩效考核和职位发布等内容进行对话"。林奇堡大学（UniversityofLynchburg）哲学副教授尼古拉斯-弗兰克（NicolasFrank）说，大学和教授在政策方面需要保持一致，但也需要保持谨慎。他说："在现阶段制定有关人工智能的政策非常危险。"他担心，现在了解人工智能将如何融入日常生活还为时过早。他还担心，一些不在课堂上授课的管理者制定的政策可能会忽略教学中的细微差别。"这可能会造成将人工智能用于评分和教学的问题过于简单化的危险，过度简化就是制定糟糕政策的方式"。"首先，教育工作者可以识别人工智能的明显滥用，并开始围绕这些滥用制定政策。"莱德纳表示，"大学可以提供非常高水平的指导，比如将透明度作为优先事项--这样学生就有权知道人工智能何时被用于给他们的作业打分--并确定哪些类型的信息绝不能上传到人工智能中，也不能向人工智能询问。大学也必须持开放态度，"随着技术和用途的发展，定期进行重新评估"。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1426543.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1426543.htm

羽绒服上没有这几个字 再便宜也别买

羽绒服上没有这几个字再便宜也别买图片来源：Pixabay一个关键词，读懂羽绒服新国标去年年初，我国发布了GB/T14272-2021《羽绒服装》标准（以下简称为“新国标”），并于2022年4月1日正式实施。其中，新国标最大的亮点是把“含绒量”修改为“绒子含量”。“绒子含量”和“含绒量”之间的区别是什么？这个修改又代表着什么？·绒子：朵绒、未成熟绒、类似绒和损伤绒的总称，呈蒲公英小伞状，比较蓬松，是一朵羽绒中最优质的部分。·绒丝：朵绒上掉下来的单丝，呈一根一根的丝状，没有蓬松感。可以看出，虽然新国标和旧国标都规定“明示量50%即为合格”，但从“含绒量”到“绒子含量”的改变，无疑对填充羽绒的品质要求更严格，也将羽绒服的标准提高了。以往旧国标要求的“含绒量”，里面既有绒子还有绒丝，这就给了一些不法商家可乘之机，他们会在羽绒服里填充很多绒丝废料，并将其计入含绒量中。表面看标签里写着“含绒量90%”，价格也被炒得很高，然而等买回去才会发现，所谓的高品质羽绒服竟然一点都不保暖。因为从科学角度来看，在羽绒服中实际发挥保暖作用的是“绒子”，新国标实施最大的区别就是让没有保暖作用的绒丝废料不再计入含绒量中，而是单单看绒子含量，只有绒子含量超过50%的，才算是合格的羽绒服。如何正确选购羽绒服？影响羽绒服保暖程度的三个因素：绒子含量、充绒量和蓬松度。绒子含量已经讲明白了，接下来就是充绒量，也即一件羽绒服中填充的全部羽绒总重量。在羽绒服选购时，需要注意的是，不要把旧国标中的“含绒量”与“充绒量”弄混。“含绒量（旧）”的衡量单位是百分比，而充绒量的衡量单位是重量，即克数。需要注意的是，不管在旧国标还是在新国标中，都没有规定充绒量的最低标准。这在购买时也带来了一个问题——很多羽绒服，如果光看“绒子含量”好像还挺高，都上90%了，但因为充绒量太低，其实也不抗冻。如果实在不知道充绒量怎么选，大家可以参考中国羽绒工业协会信息部主任祝炜的建议标准：“一般初冬季节选择的轻薄款羽绒服充绒量在40~90克；一般厚度的短款羽绒服充绒量为130克左右；中等厚度的为180克左右；适合北方户外穿着的羽绒服充绒量要在180克以上”。最后则是蓬松度，它的定义是每单位羽绒的所储存空气体积的能力。通俗一点来说，羽绒储存的空气越多，保暖性能就越好。目前来讲，我国的羽绒服标签中还不需要明示蓬松度。不过，在美国标准中，只要蓬松度＞800即可被认定为高品质羽绒。图片来源：Pixabay简单总结一下就是：1.看羽绒服合格证上的执行标准是否为新国标GB/T14272-2021；2.看绒子含量，绒子含量越高越好，最高为95%；3.看充绒量，充绒量克数越大越保暖（但克数太大穿起来可能会太沉）；4.如果有的话，可以看蓬松度。蓬松度大于800即为高品质羽绒，目前最高为1000。羽绒服选购，这些误区要避开1、鹅绒的保暖性能优于鸭绒？——NO！这个说法太过绝对了。鸭鹅的生长周期越长，它的羽绒成熟度越高，保暖性也就越强。在种类相同的情况下，成熟度越高的禽鸟产生的羽绒质量越好；在成熟度相同的情况下，鹅绒的质量大多好于鸭绒，但值得一提的是，年龄老一些鸭子的绒会好于年幼的鹅的绒。除此之外，还有一种保暖性更好、更稀少也更贵的优质绒——绒鸭绒。已知绒鸭绒蓬松度为700，但它的保暖效果却可以媲美蓬松度1000的羽绒。而在DOWNMARK（加拿大羽绒协会发布的全球公认品质标志）官网给出的数据显示，蓬松度自测试以来的最高值就是1000。2、白绒品质比灰绒品质高级？——NO！· 白绒：由白色水禽产出的绒子· 灰绒：由杂色水禽产出的绒子白绒之所以比灰绒更贵，主要贵在两个地方，一是气味，二是面料适应性。一般来讲，灰鸭绒的味道会比白鸭绒更重，但羽绒在填充之前都是需要经过严格的工艺处理和水洗消毒程序的，旧国标中要求气味级数越小越好（分为0、1、2、3共4级），只要≤2级就可以通过标准。所以在这一点上其实并不用担心，基本上来说只要能够在气味上合格的羽绒服，已经不会有什么味道了，除非是品质极为劣质的羽绒服。而且在新国标中，直接将气味标准的考核改成了“合格/不合格”，用气味来分辨羽绒品质高低的方式也不再适用了。至于面料适应性，那就更好理解了。白绒因为颜色浅，所以能够填充的衣服颜色没有限制，而灰绒因为颜色深，填充浅色衣服有透色的风险，一般更多匹配深色面料。白绒比灰绒贵并非贵在品质和保暖功能，而是纯纯因为配色和“可能存在的气味”。而且，新国标羽绒种类中规定，只分鹅绒和鸭绒，不再分灰绒和白绒，也就是说服装标签上不会再标“白”和“灰”了。怎么保养，羽绒服才能一直保暖？1、减少清洗次数、用中性洗衣液许多朋友可能都会发现，羽绒服洗一次就会变得不那么暖和，因此羽绒服尽量减少水洗。如果局部脏了，可以使用中性洗衣液，用热毛巾擦除。2、避免暴晒蛋白质纤维最忌讳暴晒，为了避免面料和羽绒的老化，洗完的羽绒服放在通风处晾干即可。3、不宜挤压收纳羽绒服时不要折叠，避免羽绒挤压成团，最好将羽绒服悬挂存放。4、防潮防霉换季收纳羽绒服时，最好用透气的整理袋套在羽绒服外面，然后放在通风干燥处，阴雨天时一定要检查一下以防受潮。若是发现羽绒服受潮出现霉点，可以用棉球蘸酒精擦拭，再用干净的湿毛巾擦干净晾干收好。值得一提的是，以前用洗衣机洗羽绒服，有可能发生爆炸的危险，但新国标规定，“所有羽绒服都要适合水洗，尤其推荐用滚筒洗衣机机洗。”祝大家都能买到好看又好穿的羽绒服。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1400335.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1400335.htm