【真的有人吃不胖的嗎?】
Kelly教練最常陷入的一種對話,或說....不請自來的爭論之一,就是「那個怎麼吃都不會胖的朋友」。
❓什麼叫做「那個怎麼吃都不會胖的朋友」對話呢?
通常,都是從彼此交流瘦身、飲食與運動的話題開始,例如:
🍰 你平常都吃什麼
🍰 健身的人哪些食物可以吃/不能吃
🍰 哪種運動比較容易瘦肚子
🍰 我遇到停滯期了要怎麼跨越
之類的話題開始。
然後,在某個無預警時刻,「我那個怎麼吃都不會胖的朋友」的開關就突然按下了。
👉 這些時刻當下討論到的話題,通常是我們對於減肥瘦身的某些既定觀念,也就是「對於瘦的人的想像」。比如說:瘦的人應該每一餐都吃很少、瘦的人應該有運動習慣、瘦的人不會吃薯條......等等
比如說這樣:
🥑「欸Kelly教練我覺得你說的不對欸,我有一個朋友每次都OOO,但他還是很瘦!」
OOO指的就是他想像中「做了會胖的事」,例如:
🥐「欸Kelly我覺得你說的不對欸,我有一個朋友每次我看到他的時候都在吃,但他還是很瘦!」
如果我進一步問細節,對話可能會變成:「我跟你說,真的,他體質真的很特異!你一定要看到才知道,他真的吃很多!比我們那群裡最大隻男生的食量還大!」
☔️ 我在這種時刻都會陷入兩難。因為我覺得這好像是一個沒辦法用「推理」就會有共識的題目。我知道對方真的想要了解真相,這使得我每每卡在到底是要「講清楚但對方悻悻然地接受」,還是「點到為止讓對方自我感覺比較好」呢?
————
所以,到底是什麼讓「那個怎麼吃都不會胖的朋友」怎麼吃都不會胖的?
💡答案就是:因為我們的觀察不精準。
就這樣。沒了。
你可能會覺得我這樣說很偏頗,但我要說的是:
🔎 這件事發生的機率,幾乎接近100%!
人類整個「實證科學」體系,包含自然科學與人體科學的進展,一直都是受限於「觀察與量測」的方法有沒有跟上
你想要研究一個現象時,前提是你對那件事的「觀察」要是精準的,因為這樣才能確保你收集到的那些資料(看到的、聽到的、聞到的、記錄下來的等等),是夠貼近事實的。
🛎 但......這一直都是個超大難題!
就像在顯微鏡的解析度還不夠前,我們看不到細胞,就不會知道細胞是什麼;當你對你朋友的觀察只有片面(而且你可能還不知道目前所知最正確觀察的方法),你就不可能知道到底發生什麼事。
題外話,Kelly教練講這個幹嘛?
不是要打擊你,而是這代表你可以放下你對於你朋友的神奇體質或不科學現象的執著,告訴自己:只要用對方法,你一樣可以達到你的目標。
💊 我們的身體相似之處遠比相異之處多太多,但過度放大「差異」是人腦思考模式的天性
———
最後,這種「那個怎麼吃都不會胖的朋友」對話累積多了,有些有趣的觀察。我分享幾個最常見的 “bug”,回去挑一挑以後我相信你會有豁然開朗的感覺:
🔱🔱🔱 來,為什麼你朋友吃不胖呢?🔱🔱🔱
1️⃣ 吃得很「不健康」不等於熱量一定高。就算一個人都吃垃圾食物,如果沒有吃超過他消耗的量,他就不會變胖。有些被我們定為「不健康食物」的熱量其實低於「健康食物」,比如說堅果熱量遠高於薯條
2️⃣ 運動強度大,不等於運動量大;且運動量大,也不等於一天消耗的熱量真的很大。一般健身房每組休息好幾分鐘的重量訓練,多數人一個小時可能多消耗不到一兩百大卡!
如果是健身房那種做很大重量的訓練,更有可能出現「感覺很累但熱量消耗超低」的情況,因為「大重量」代表「更少的負重時間、更長的休息時間」
此外,研究顯示當運動量大時,你在其他時間的活動量會自己減少。一天醒著的時間有十幾個小時,但運動才那一兩小時,你不能預期那一兩小時戰勝其他時間
3️⃣ 他可能剛好在你面前吃很多而已。不是每個人都會準時吃三餐定時定量的。除了他在你面前的那些時間,其他時間都是你用你的生活型態「腦補」他的生活型態
4️⃣ 個性。不過不是「個性讓人瘦」,而是「個性導致的行為模式」才是關鍵。這件事也是我當教練以後才觀察到的,就跟有人壓力大會爆吃一樣,有另外一些人是壓力大會連續好幾餐不吃。爆吃的人會無意識低估自己爆吃的量,就跟不吃的人會高估自己吃進的食物量一樣。
5️⃣ 就算這個人真的「吃很多」,不代表他看起來會胖。身材不是幾周幾個月會看到明顯變化(且維持穩定)的事。
舉例來說,我一天如果都不動,大概需要吃 1600 大卡左右。假設我從現在開始每天多吃一個超商便當約 600 大卡,我一個月下來,也增加不會超過兩公斤的!
而且這還不算進「邊際效益遞減」喔,通常連續變胖兩三週後,變胖的速度也會趨緩。
我也沒算進去更多下意識的行為改變,比如說食量變大後,幾乎所有「沒有不健康到失能」的人,身體活動都會自然變多。你若真的要看我變成「胖子」,你必須六個月到半年後才會有感覺。
然而,我也不一定會一直這樣吃啊,假設我因為吃到快吐(光是這是過年連續爆吃四五天就已經食慾下降QQ),中斷一週或幾天,我變胖的速度就會趨緩......
💢💢💢 最後,我可能體重幾乎沒有變化。
看到這裡,相信你也累了。Kelly教練直接給你一個最佳建議:
🌈 與其花時間「證明你朋友有易瘦體質」,其實更好的方式,是花時間「關注對自己有用的方式」,讓時間成為你的朋友,而不是敵人 ⛅🌤
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等差等比題目 在 Daodu Tech 科技島讀 Facebook 的最佳解答
#島讀回顧 #人工智慧
今年島讀網站被搜尋最多次的關鍵字是「人工智慧」(AI)。
人工智慧近年的發展迅速,許多領域都能看到其應用。
島讀今年一篇《機器學習 — 知識工作者的未來》,以「文字產生器」GPT-3 討論人工智慧,獲得不少會員迴響。
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寫論文很痛苦。有些人痛苦到整份照抄別人的論文。現在出現一線曙光,美國 OpenAI 公布機器學習模型 GPT-3(Generative Pretrained Transformer),堪稱是「萬用」的文字產生器。最近 GPT-3 開始封測,推出 API,更在矽谷引發轟動。目前已知有人用 GPT-3 寫程式、請牛頓解釋地心引力、回答醫學問題、摘要文章,甚至寫詩。
先說 OpenAI。OpenAI 是一個非營利組織,贊助者包括 PayPal 創辦人 Peter Thiel、Elon Musk 與 Salesforce 創辦人 Marc Benioff 等。其使命是確保通用人工智慧(Artificial General Intelligence)將用於服務人類,而非迫害人類。
GPT-3 則是其開發的語言生成模型,第三代的「文字產生器」(島讀去年討論過第二代)。使用者輸入一段文字,它就會生出下一個字,再繼續生出下一個字,不斷重複下去,直到人類喊停或是達到約 1,000 個英文字為止。例如我輸入:「天下分久必合,合久必 ___」,GPT-3 大概會預測下一個字是「分」。
如果我沒喊停,也沒有設定明確的任務,GPT-3 就會繼續生成下一個字,寫出一段故事或一篇文章。
或許你會問:「世界上文字千萬種,GPT-3 怎麼知道要寫論文或小說呢?」
這就是 GPT-3 驚人的地方:它是通用模型。只要使用者稍許提示,它就會自動調整輸出內容類型,不需要使用者另外精調(fine tune)。就像一個真的有用的 Siri,不管你丟什麼任務,只要是文字,它都接得下來。
例如有人簡短的提示(prompt) GPT-3「用 19 世紀作家 Jerome k. Jerome 的語氣寫一篇關於 Twitter 的文章」,GPT-3 就生出相當完整的作品。
只要是需要文字的任務,不論是回覆 email、寫新聞稿、翻譯外文、「翻譯」法律術語、編吉他和弦,甚至是寫程式,GPT-3 都能做得還不錯。一篇網路文章《GPT-3 可能是比特幣以來最重要的創新》更是格外轟動,因為讀者讀完才發現整篇都是 GPT-3 寫的。
相較於 GPT-2,GPT-3 效能是「暴力式」的飛越性成長。換言之,GPT-3 的基本架構與 GPT-2 幾乎一樣,只是參數由 15 億增加到 1,750 億(117 倍),但效果隨之大幅成長。這讓矽谷圈精神為之一振,因為代表機器學習仍可以透過擴大規模來成長。
雖說使用成本也等比增加 — 訓練一次 GPT-3 需要 460 萬美金 — 但能用錢解決的都是小問題。目前已知人類大腦的突觸約 1 百萬億個(100 trillion),是 GPT-3 的 1 萬倍。許多人不免幻想如果再來兩次升級 100 倍(共一萬倍),是不是就能逼近人類大腦了?
有成本就需要收入。OpenAI 現在提供 API,就是為將來商業化營運作準備。其他雲服務商如微軟、AWS、Google 也都開始提供機器學習「模型即服務」(Model as a Service, MaaS)。這大致可分三種應用:
● 垂直情境,簡單但量大的工作:如辨識異常、偵測錯字、回覆 email、回答客服基本問題等。這有點類似聘僱國中生實習,但聘雇的是無限個實習生。
● 垂直情境內,困難但狹隘的工作:以 AlphaGo 為代表。它打敗所有人,但只會下圍棋。
● 不限情境,多樣性比正確性重要的工作:以 GPT-3 為代表,如虛擬秘書、虛擬陪伴(《雲端情人》)、發想劇本、草擬程式碼、撰寫科技分析電子報(咦)等。
MaaS 固定成本高,因此會傾向集中於大型平台,特別是擁有資料的企業,如 Google。邊際成本現在也很高,但應該會逐漸降低,因此有利於擁有最多客戶(用量)的企業,如 AWS、微軟。
目前 GPT-3 率先大步起跑,將引發其他企業加大投資。其他企業需要差異化,因此會開發封閉的模型;GPT-3 則會是開放或開源的形式。同時,週邊的企業也需要開發工具,形成生態圈。例如目前運算的延遲嚴重,因此雲端的速度必須跟上。有更多相容的 app 提供更精準的提示,才能發揮 GPT-3 的價值。
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想知道文章對 GPT-3 的原理、隱憂的討論,歡迎試用島讀的 1 元訂閱方案:https://bit.ly/3myOL0D
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更多人工智慧內容:
[Podcast] 從邊緣挑戰雲上的人工智慧|特別來賓耐能智慧創辦人劉峻誠(公開)
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臉部辨識 — 30 億張照片的資料庫|執法機關熱烈採用|三條路線(會員限定)
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蛋白質的 50 年難題|AlphaFold 遙遙領先|諾貝爾獎在望(會員限定)
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等差等比題目 在 法學博士石人仁 Facebook 的最佳解答
民眾黨團辦公聽會 提出財劃法修正版本
《財政收支劃分法》已超過20年未修法,但在現行《財劃法》下,不斷出現地方財源不足、地方財政過度依賴中央,以及財政收支分配等問題。因此,台灣民眾黨黨團由蔡壁如、賴香伶、張其祿、高虹安及邱臣遠委員23日共同舉辦公聽會,參考多方學者意見後,正式針對《財劃法》提出修正版本,包括財務獨立自主負責、縣市平權適性發展、地方發展正確誘因等三大主要方向。
民眾黨團表示,20年來中央地方制度都有很大的變化,其中變化最大的就是2010年開始的行政區劃改制,直轄市從原本的2都變為6都,但統籌款分配方式卻未改變,將導致預算排擠、加大城鄉差距;其實,現任財政部長的蘇建榮部長與主計處的朱澤民主計長過去都曾透過研究論文,強烈主張修正《財劃法》。
民眾黨團點出現行《財劃法》的三個問題:1. 統籌分配款規模不足支應地方財政需求 2. 一般補助款的設計不利於地方財政自主 3. 各地方對於統籌分配公式無共識;並綜合多方建議,對《財劃法》的修正提出以下意見:
一、財務獨立,自主負責──從中央集錢到地方自治
1. 擴大統籌分配稅款規模
營業稅100%與綜合所得稅的10%由中央統籌分配給地方,營所稅的5%則有地方分成的方式分給地方。
2. 爭取中央補助,常造成資源錯置。
主張將「一般補助」全部併入統籌分配稅款,既符合地方自治、地方自主原則,也可以緩解統籌款規模的擴大,對中央政府預算造成的影響。
二、縣市平權,適性發展──六都讓利給縣市
1. 直轄市與縣市政府分配公式齊一化,優先彌平基準財政收支差額
民眾黨團認為,首要任務應將六都與其他縣市一視同仁,主張劃一統籌分配公式,並以優先彌平基準財政收支差額為原則;財政部在2012年時也提出這個原則,地方政府與立法院當時也已取得共識,財政部不應再迴避。
2. 各縣市特色納入統籌分配款公式 ── 最有利指標分配公式
每當談到統籌分配款時,雖然各地方政府對於優先彌平基準財政收支的差額部分有共識,但後續要以哪種指標分配剩下的統籌款,就是當前最大爭議;民眾黨團認為應採用「最有利指標」分配公式,將各地方縣市的多元特色納入分配指標,實現平權且適性的統籌款分配。
【註】最有利指標分配公式:各地方政府都提出對其縣市最有利的指標,根據該指標設算出該地方政府的分配比率,將所有地方政府設算出的分配比率加總,再將超過100%的部分等比例折算至100%。
三、地方發展,正確誘因──從土地開發到招商投資
1.現況鼓勵土地開發,造成問題。
目前地方政府的主要財源是土地增值稅、房屋稅,導致許多地方政府,傾向土地開發;一方面是農地流失造成國土利用的失衡,也造成部分地區的土地閒置,另一方面土地投機推高土地價格,吸引資金停泊於土地資產,不利於實業投資與創新。
2.稅制應鼓勵地方政府招商投資
營利事業所得稅、營業稅應撥到地方,以作為適當的稅制誘因,鼓勵地方政府將政策推動從土地開發轉向招商與投資;以目前稅制來看,高雄市政府增加一兆營業額,才增加27億元的營業稅收入。
民眾黨團透過這次公聽會,和各界專家學者、財政部以及各地方政府共同討論,正式公開民眾黨團對於《財劃法》的修正版本,期盼提供適當的修法方向,一起讓台灣不斷進步,成為財政更健全的國家。
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今天這集一開始解釋了
上次為啥 a_n 不能直接假定的原因
因為有很多種可能
希望上次沒有想通的同學
能藉由我這次的舉例了解我的意思
然後這次的例題是很典型的差比級數
算是基本題
但也是我喜歡的題目
因為其處理手法
源自等比級數公式本身的證明
也就是說錯位相減法並非針對這樣題目的手法
而是最一開始的證明就這樣用了
很多時候我們都忽略最源頭的內容
忽略最重要的細節
久而久之累積下來
就變成了數學上的大破洞
不得不謹慎面對
這個系列將會以解數甲微積分題目為主
每次影片都會講一個題型,而且會出一個類題讓大家練習
這個類題會在下次的影片開頭講解
所以同學們可以跟著這系列的影片一起練習數甲微積分
沒意外的話我每天都會上片
薄積而厚發
希望這樣的影片對同學們都能有所幫助
上一題 👉 https://youtu.be/Q7DPj6xAzHc
下一題 👉 https://youtu.be/EqVI0TTqhsg
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