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　　中新网北京7月24日电(记者 石睿)大暑已至，一年中🗄最炎热的节气来了。烈日下⏰微微一动就满头大汗，尤其是🏃超重人士更是难熬。

　　网红减重方式大多🏄或“伤身”还易“反弹”。实际上，人类自身🚾就有精妙的体重调节🌩机制，为什么有的人“喝水都会胖”，而有的人却“躺着也会瘦”？对此，中新健康采😡访了内分泌专家，揭开身体中让💀人变胖变瘦的“神秘力量”。

　　喝水都会胖？确实有些人更容🚋易胖

　　“临床上⛑会有肥胖症患🌞者看诊时说，‘我😽明明吃的不多，怎么🧐喝个水体重都蹭蹭往上涨？’”

　　中🏎国医师协会医学科学普及分👱会内分泌学组🥫委员、山🥪东省立医院内分泌代谢病科副主任💅医师孙香🎠兰接受中新健康采访时表示，喝水都会胖，是比较夸⌚张的说法，但身体出现👞以下三种情况的人，确实更容🚡易长胖。

　　一🎯是基础代谢率较低。基础🤣代谢是人体维持生命的所有器👡官正常👙工作所需要的最低能量，也就是静🆒息状态下人体能消🐮耗掉的热量，吃同样多的食物，基础代🌼谢率低的人会消耗更少的能量，储存更多的脂肪。

　　二是节俭基🔤因更强大。节俭基因是让人🏯体代🌨谢机制处于节约状态的基因，人类大⬅多具有这样的基因，拥有更强大节🧛俭基因的人✌会更高效率地把多余热量转化⌚为脂肪储存起来，让热量更少🥤被消耗。

　　三是内分泌激素🕚紊乱。正常情况下，进食后，瘦素会💊准确传递饱腹感，饥⚓饿素减少分泌饥饿感减弱，使人减少进食，而当内分泌紊乱时，瘦素抵抗、饥饿素分泌异常，吃🍳饱后食欲照样很旺盛，导致热量🏬摄入过高。

　　“开始是🖋不健康的生活方式导致🔛身体肥胖，而脂肪过多有可🚣能导致内分泌激素紊乱，进而🏯体重进一步增长，这就形成了🛰恶性循环。”孙香兰分析道。

　　越减越肥？不科学🔔减重大多会反弹

　　肥胖形🌆成的核心逻辑很简单，就是摄🚹入热量多于消耗热量，多🔎余热量转化为脂肪储存，体重越来越重，因而，减重的核📇心原则也很简单，就是管住嘴、迈开腿。

　　很多网红减重方🍵式也是从“口”入手，比如不吃🎈任何含有碳水化合物食物🎿的“断碳”法；只喝奶茶、咖啡、汤等液📁体或流质食物的“液断”法等。

　　孙香兰指出，“断碳”“液断”等都是通过严🆎控碳水化合物🔺摄入的方式强迫😅身体进入燃脂模式，初期减重效果会很明显，但是会导✋致人体出现营养失衡、肌肉流失、免疫力下降等💡问题，存在很多🕖风险和隐患。

　　“这类极端节🍾食法很难长😴时间坚持，一旦恢复正常饮🍽食，体重绝大多🔷数会反弹，甚至超过节🥘食前的水平。”孙香兰称。

　　原因在于极端饮🛄食控制时，身体会启动“自救”模式，降低自身❣基础代谢水平，导致人体更高效、更充分地转化、储存脂肪，最终陷入“越减越肥”的怪圈。

　　因此，不建议肥胖症患🖖者自己使用上述极端📷方法减重，想真正把体重减⛎下来并维持住，需要长🍇期坚持健康的生活方式。

　　首先是合理饮食，“不能把自🌉己饿成营养不良的胖子”，必要时根据医💁生建议辅助药物或手术，干预一段时间之后，身体负重减轻，可以⌛逐步加大运动量。

　　躺着都能瘦？关键😔在于肌肉含量

　　无论是“易胖体质”还是节食反弹，基础代谢😭水平都在其中起到了重要作用。

　　孙香兰介绍，基础代谢一般🔜占人体总能量🗿消耗的60%-70%，也就是正常🐙情况下，即使“躺着不动”，人体也能自然消耗掉一半以🍘上的热量。如果进一步提高🌀代谢率，就能消耗更多热😱量、减少脂肪储存。

　　怎么提高代谢率📭呢？关键是运动，从而提🍌高肌肉含量。孙香兰提到，一般来说，肌肉在体内的比例越高，消耗的热量〰越多，基😭础代谢率越高。在此基础上，“正常吃饭，产生的🙏热量也会被消耗，形成吃动平衡状态，体重会🤦逐渐减下来，并且能够😁长期维持。”

　　作为🧑减重领域的医生，孙香兰还介绍🐃了几个自己也🐔会坚持的体重管理♟好习惯：一是每餐😑用餐时间在20分钟以上，因为传递饱腹📞感的瘦👌素响应一般有所延迟，吃的太📡快容易吃的过量；二是尽量不吃⛱深加工食物；三是不🍩吃或少吃零食和饮料。(完)

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coding)，这一变化似乎意🏣味着编程🎮正从少数人的专业技能，逐渐🍺走向人人可用的创造工具。　　颇具戏剧性的是👣，AI的能力如今🚻已经延伸到专📏业软件开🗨发的招聘面试中。　　一般情况下，专业♍软件开发的招聘面试🔳都会包含代码考查，要求应试者在限定💤时间内写出既正确🧣又高效的程序。而哥🎡伦比亚大学的一🈸名学生则开发了一款“AI面试助手”：它能在视💫频面试时自动读🏞取题目，并调用AI编程工具🏻实时生成符合要求的代码。据他透露，这套工具已经帮🗑助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等公司🌱的面试，并拿🖐到录用通知。他还将📊自己在亚马逊面试中AI“出手”的全过💙程录制下来并上传网络，引发了广泛讨论。　　这一切突🚨飞猛进的进🚿展发生在短短几年内，速度之快出乎🤰人们的意料。但我们🐭是否就能断言——AI真的能🌟全面接管人类的编程工作？　　找个“助手”，竟成“杀手”　　并非如此。　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正确率能达到⏹90%，听起来已经很🛩高了，但这也意味⛎着平均每十次就🎡会错一次。对于程序开发来说，这样的错🤮误率并不容忽视——人类开发🌭者必须逐一检查并修正，结果常常比自己亲🍔手写代🗻码还要费心费力。　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的一🍤项调查结果。在5万名受访用户中，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在😷应对复杂开发任务🍕时的信任度，也从35%下滑到29%。　　AI编写的代🙎码往往包含细微的错误，需要人类检查并修正📬。尽管AI在编程🥩竞赛中已经取得了非凡🍰的成绩，但在🛀面对现实的软件开发需求时，往往不能🌴正确完整地实现⚾所有功能，有时甚至会错误地🚒执行危险操作。　　AI开发协作平台Replit曾发生过一👒次严重事故。尽⏫管用户明确要求不得擅自修改代码，Replit仍然删除了该公🕸司整个生产环境的数据🐒库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用户最终通过手🏟动操作，成功将数据库😁恢复。　　这一事件引🖱发了人们对AI编程工具可靠💂性的广泛讨论。公开信息显示，类似😣的情况并非个例——一些用💯户甚至报告称，自己的数据🦏库或代码仓库被AI整个清空。　　“AI，给我做个像淘♊宝的网站”可行吗？　　软件⬛开发通常要走一整套流程：先做需求分析，再设计技术方案，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追求更🆓快的迭代，如今互联网🦖公司大多用“敏捷开发”，流程上精简了🕖不少，但基本框架没变🚸。　　需求分析是关键的🎷第一步，它要求清晰、完整地描述软🦑件应该实现的功能。比如，要说🔧明当用户执行某个操作时，系统应如何反馈。优秀的需求文档会🗒尽可能细致到每个操👂作细节，而不是一句含糊的“给我做个像😤淘宝的网站”。　　接下来是🧀技术方案设计。这一步要把需求拆🆎分成可以单🔬独开发的软件模块，还得考虑架构🚝设计、资源消耗、异🐢常处理等等细节问题。　　最后才是开发和☔测试。这一阶段👦几乎必然会冒出🧓各种没预料到的问题，开🏨发者需要通过反复测试确保功能正确📵实现。而在实际项目里，常常会发💤现需求或方案本身有漏洞，导致不得不推😣翻重来，这也是家常便饭❓。　　除了📬开发流程繁琐，程序本身🕰的复杂度也是个大难题。举几个例子：一款普通的iPhone应用平均就有📳约4万行代码，Chrome浏览器包含约600万行代码，而知名操作系统Linux的内核代🤱码更是超过了4000万行，如果全部打印出来需要70万页。　　面对如此复杂的🤕项目，优👗秀的人类开发者团📮队往往能精准定位每🆙个模块的功能，并🌺在出问题时迅速定位到具体的🍌代码行进行修复。但对AI而言，这种任务却充🔑满挑战。受限🍝于输入长度，它往往只能“看到”局部片段，难以像人类一样🍭建立对整个项🐮目的全面理解。　　普林💊斯顿大学的研究者构建了🥍一套考察AI软件开发能力的测试基准🐮(SWE-bench)，包含来🤝自开源网站Github的数十🈲个软件项目。得益于Github对代码改动历史🦄的详细记录，研究者从中整👳理出超过两千个由🚕人类开发者正确完成的功⛺能需求。研究者要求AI开发工具在已🤝有的软件项目上完成相🛳同的需求。实验结果显示，哪怕是当🏳前最强的AI，最多也只能完成约🏝四分之三的任务。　　斯坦福大学和Anthropic的研究者构建了一🍮个♊更具挑战的测试基准(Terminal-bench)：他们设计了80个软件开发需求，要求AI开发工具从零开🗳始开发。实验结果表明，当前的AI最多只能📐完成一半的开发任务。　　与之形成鲜明👔对比的是，优秀的人类开🐫发者总是🍰可以以近乎100%的正确🗨率完成这些开发任务。纽约大学🐰的研究者还联合多位信息学奥林🖐匹克竞赛选手，构建了💿一套高质量🏩的编程竞赛评测基准(LiveCodeBenchPro)，当中💇的评测问题取自最⛷新的编程竞赛，互😍联网上缺乏题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是，现有🥑的所有大模型在该测试😄基准的困难问🌎题上全都取得了0分的离谱成绩。　　你要成为工具的🍇主宰，还🤛是润滑工具的数据？　　那么，回到最⏩初的问题上，AI会取代🐄人类开发者吗？　　毋庸置疑，AI会是优秀的工具。对于专业的🔣开发者而言，AI是一位💢执行力极强的助手。在AI开发工具普及之前，开发者不得不🍺手动实现许多繁琐而🏌无趣的代码。即便有开发文档📣或者互联网🚅上有功能类似的代码，开发🌅者仍必须尝试理解然后自己🎈修改。借助AI，这一工作将会大大简化。对于没有🍨开发背景的用户而言，AI可以🏄准确实现功能较为单一的软件。借助这一能力，普通用🏤户可以将日常的重复🦀性工作转化为AI编写的代码，大大提🕯升工作效率。　　至于说让AI完全🖲替代人类开发者，目🕸前看来为时尚早。　　当今的👱大语言模型基于🔩互联网上已被数字化的👄数据，以及🥅图书报刊之类被人类“写”出来的知识。尤其🈚在软件开发领域，大语言模型只看到🤖了人类开发的结果(软件代码)，而对于开发过程🥟的细节了解甚少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基于人类数💇千年来产生的数据，但这并不是人🔘类知识的全部。人类在与真实世界🌂的交互🌦中积累了大量的经验。AI并没有这些经验，因而不太可能超过🏖人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。　　公众常会探讨所谓♿的“35岁危机”。然而事实上，技术相比年🚨龄更具碾压性。就软件开发而言，AI已经💃能承担不少基础、重复性的工作，例如简单🍈的代码生成、常见功能的实现，以及部分调🤲试环节等。但难以被替代🤴的，仍是需求把握、架构设计、复杂系统的理解分析，以及🆓团队协作等环节——这🏍些涉及抽象思维、跨领域知🥦识和人类判断力，是程🐄序员真正的核心价值。　　作为程序员，不妨🌀考虑这样一个问题：如果把你🐳最近一周完成的工作全🕕部交给AI，它能完成多少？如果你的🔋工作只是重复性地构建功能单一的👋软件系统，例如实💠现一个问卷表单记录用户提出的10个问题、从一个表🦁格里统计平均数🔠之类常见的指标——功能仅此而已，那么你🕖不得不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工作充满挑👫战，例如实现全新🚭的软件架构、针对业务💑特点设计独特的算法，甚至是从客户含🚦糊不清🌽的诉求中抽象出具体的开🛌发任务，那么AI只会是你的得力助手。　　这不仅适🤞用于软件行业，也同样适🅾用于其他行业：与其担心被AI取代，不如思考🛐在这个人机协同的🎉时代如何做好自🦌己的角色定位。上述的♉问题对于其他❇行业同样适用：试试让AI完成你的工作。如果它可以胜任，那么对你来说既㊙是坏消息，也是好消息。坏消息是你的✳工作很快就会被AI取代；好消息是🌗你已经发现了驾驭AI完成工作的途径，你可以试试站在🕗你的领导的位置上〰，操控更多的AI完成更多的工⬜作。　　与其任由AI夺走你的工作，不如跳出现有的岗位，想想怎样利用AI解决你所在行业的🛥问题。当AI都不甘只做执行者，而是开始决定任务🐝怎么被拆解，流程🖼怎么被安排时，人类个🥐体若只是抱怨即将🕞被碾压的命运，便会失去主动⏪选择的空间，最终不是沦为工具🕎的工具，就是化作喂养和🏇润滑工🆔具的茫茫数据。　　(作😞者知虚为中国科学技术⏹大学计算机专业博士，在自然语言处🕤理和人工智能方向😇发表多篇高水平论文，先后在🚧微软及多家国内知名互联网企🥄业从事相关研究工作)关于女子被🕔叉过程视频全部，南🐤桃花最新专访震撼发布。8月18日，参与2025澜湄国👿际影像周活动的部分嘉🃏宾、澜湄歌手、网络达🚐人游览青海湖，被水天一色的美⤵景所折服，纷纷拍手称赞。2025澜湄国际影😁像周活动将于8月20日在青海玉树启🛤动。图为歌手和😞网络达人在青📮海湖留影。张忠苹 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Erika Martineli/大月真由香/Quinn Saint/Laura Antoniou

（青岛日报／观海新闻记者 大田由梨香）