C罗体脂率仅7%?别再边吃烧烤边看世界杯了!******
最近,艺人刘畊宏在一次采访中
提到C罗与自己的体脂率差不多
正值2022届世界杯期间
这一消息冲上热搜
不少网友表示
不太了解体脂率这个概念
减肥时往往只在乎体重
那么,体脂率到底是什么?
减肥和体脂率有什么关系?
你和C罗的体脂差多少?
体脂率,顾名思义,指的是人体内脂肪重量在人体总体重中所占的比例,又称体脂百分数。此前有媒体报道,C罗的体脂率仅为7%,职业足球运动员的体脂率一般在10%-11%之间。
图源:百度百科
一般男性的体脂如果在15%-18%之间,女性的体脂在25%-28%之间,可以被认为是正常的。如果男性超过20%,而女性超过30%则通常会被列入肥胖人群。但若体脂率过低,低于体脂含量的安全下限,即男性5%,女性13%~15%,则可能引起功能失调。
其实,C罗的体脂率很低,是由于他的体质非常特殊,再加之保持长时间非常严苛的训练、饮食方法造就的,这对于普通人来说并不可取。脂肪具有御寒功能,很多体脂低的运动员在比赛之后如果不采取保暖措施,也会容易生病。一般人如果体脂在10%以下的话,那可能会引起很多问题,所以我们的肥肉也不是毫无用处!
图源:网络
当我们在减肥的时候我们在减什么?
你是不是也周期性地喊着要减肥?
你是不是恨不得一天称八百次体重?
图源:网络
目前有一部分人群对于减肥有一个很大的误区,很多人在减肥期间被体重秤上的数字“绑架”,每天纠结于体重的浮动,严重影响情绪导致难以长期坚持。
还有很多人每天都在锻炼,但体重却并没有减下来,甚至还有所增加。
这其实是由两种原因造成的:有一种人平时没有锻炼的习惯,突然加以高强度的运动,肌肉会产生一种急性反应导致肌肉的增多。这种体重的增加是暂时的,如果在一段时间内停止锻炼的话,体重反而会有所下降。而更多的人则是因为管不住嘴,很多人会在进行健身之后,“犒劳”自己一下,几个小时的努力不足以“抵消”一顿大餐所摄入的油脂、糖分和高化合物。
图源:摄图网
此外,节食减肥也不科学,因为这在一定程度上是在与人的生命本能作斗争。长时间缺乏营养,对于人的身体损害非常大,并且会严重影响人的基础代谢率。即使通过一段时间的节食体重有所下降,一旦恢复正常饮食也会迅速反弹。人体在缺乏能量的时候,最先消耗的是肌肉,并非想要减掉的脂肪。
如何科学减脂?
事实上,无论是想瘦某个部位还是想实现全身减肥,都必须降低身体整体的脂肪量。想要成功地减脂,必须经过锻炼与饮食两方面来进行。无论只注重其中的哪一方面,都难以取得显著的效果。
图源:摄图网
以很著名的“地中海式饮食”为例,它要求每天都必须进行健康、简单、清淡以及富含营养的饮食。这种特殊的饮食结构强调多吃蔬菜、水果、鱼、海鲜、豆类、坚果类食物,其次才是谷类,并且烹饪时要用植物油(含不饱和脂肪酸)来代替动物油(含饱和脂肪酸)。
那么,到底如何科学运动?
运动前半小时没用?
有一种流行的说法是,运动半小时内消耗的全是糖,等糖没有了,才开始“燃脂”。其实任何时候,糖和脂肪都同时“燃烧”供能。相对于全身几十斤的皮下脂肪,肌肉和肝脏中储存的几百克糖量很少,消耗光之后无法马上补足。因此,以糖为主要燃料的高强度运动无法持续很长时间。
在最“燃脂”的运动强度下,持续运动60分钟后,脂肪“燃烧”比例并没有明显变化,延长至90分钟以上时才开始升高,且幅度不是很大。
图源:果壳——绿框为脂肪能量消耗、红框为糖能量消耗选择适合自己的运动
规律做有氧运动可以明显加速“燃脂”。但每个人的身体情况、喜好和对运动的反应都不一样,选择最适合自己的才能坚持下去。
01有氧运动:有效燃脂
美国心脏学会发表的“肥胖与心血管病科学声明”表示,有规律地进行有氧运动是减少腹部脂肪最有效的方式之一。
有氧运动每周至少运动3次,每次运动时间应达到30分钟,且不能少于3~4个月的时间。一般来说,运动相同的时间,跳绳、游泳消耗热量较多,篮球、足球、羽毛球次之,骑车、跑步、走路更少一点。
图源:摄图网
02高强度间歇训练:燃脂速度快
高强度间歇训练,就是把高强度运动、低强度放松和休息结合在一起。主要目的是通过高强度运动,激发人体肌肉进行大强度做功,使肌肉被调动起来,然后在低强度的休息放松时,仍维持较高动力进行燃脂。
03伸展运动:加强燃脂能力
静态下的发力运动,能提高腹部在静力状态下肌肉的做功能力,以此加强运动中的燃脂能力,并能避免肌肉拉伤。
04负重训练:巩固燃脂效果合理
通过刺激肌肉,增加肌肉力量,进一步提高肌肉质量。而肌肉增多可在运动时增大能量消耗,也会提高基础代谢率,运动后进一步加强对脂肪的燃烧。
资料来源:果壳、生命时报/武汉体育、上游新闻
整理:董小娴
ChatGPT搞钱行不行******
一系列的试探之后,AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日,人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本,每月收取20美元。免费了两个月,月活用户却达1亿的ChatGPT,终于踏上了自己的“赚钱路”,由此,AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道,ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。
免费服务仍将继续
“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速的回应,而且可以提前体验新功能和改进。
去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动,甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。
当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称,截至今年1月,近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后,其月活跃用户估计已达1亿,成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月的时间,Instagram则花了两年半的时间。
但大量用户涌入的同时,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应,此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。
据悉,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT,Open AI表示,将继续为ChatGPT提供免费访问。
烧不起的模型成本
尽管只推出了两个月,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”,并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜?诸如此类关于定价的问题皆在其中。
有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称:“我们将不得不在某个时间点,以某种方式将其商业化,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。
“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。
但相对训练来说,模型推理,也就是用户提交输入模型输出结果的过程,这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用,所以前段时间免费的公测也停止了,如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。
“钱景”在哪
长久以来,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。
洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来,ChatGPT是一个高效的信息整合助手,可以取代大量人类中初级助理的角色。
但他同时提到,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策、政治战略决策等。
天使投资人、知名互联网专家郭涛认为,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,将推动众多行业快速变革,有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。
张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的,所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。
AIGC商业化,侵权与被侵权
AIGC要想商业化,场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火,争议始终并行,比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定,ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。
张旭东认为,目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新,并不具备真正的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权;另一方面,AIGC作品也存在被他人侵权的风险。
此外,就安全性问题而言,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息,比如生成一些敏感性的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪,大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。
郭涛则提到,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。
北京商报记者 杨月涵
(文图:赵筱尘 巫邓炎)