自从步入40岁之后，我时不时就会收到NHS或家庭医生（GP）的关怀提醒，建议我关注自身健康。毕竟，四十岁以上的男性开始容易被一些健康问题困扰，比如前列腺（PSA）指数、尿酸水平、血糖等。 40岁以上男性的NHS健康体验 今天刚好有些空闲，于是抽时间参加了NHS组织的前列腺健康活动。这项服务是以Drop-in形式进行的，中午2点到6点之间可以直接去GP诊所，不需要预约。医生会帮你测量血压、身高和体重，计算BMI指数。 接待我的是一位中年女医生，虽然上了年纪，但非常温柔细心。她给我连续测了三次低压血压，分别是89、91、87。测完前两次血压，她建议我先去称体重——我的身高是174cm，体重是81kg，BMI为26，略高了一点。实际上，我每天晚上睡前称重时体重通常还会比这个多2-3公斤。 随后GP帮我安排了下周的进一步体检，可能还需要抽血。她提到将评估我未来十年患癌风险的概率，如果风险较高，将会安排后续的观察或预防措施。 关于前列腺和PSA的知识分享 当天晚上6点，NHS还组织了一场线下答疑会，由一位男医生主讲（包括我有三个男性参加，并没有想象中的多），介绍关于前列腺健康和PSA检测的知识。由于公司有会议，我晚到半小时，但仍收获不少重要信息。 现场有一位负责组织的护士发了两本小册子，一本是关于PSA的健康指南，另一本则是介绍剑桥当地可参与的健康活动，比如瑜伽、足球等。 医生解释说，PSA检测并非百分百准确，可能出现假阳性（PSA高但无癌）或假阴性（PSA正常但有问题）的情况。PSA升高不一定意味着患癌，PSA正常也不能完全排除风险。 他建议男性朋友们要保持规律运动，减少烟酒摄入，有助于降低患前列腺癌的风险。另外，规律的性生活和射精也被证实有一定保护作用。 大家要更加关爱自己的健康。前列腺癌是英国男性第二常见的癌症，每年有超过5万人被诊断，死亡人数超过1万。虽然50岁以下患病概率较低，但随着年龄增长，风险会显著上升。对于50至69岁的男性，建议每年进行筛查，包括PSA抽血、肛门指检，必要时还需做活检（Biopsy，听说这个比较不舒服）以及MRI核磁共振检查。 我自己的PSA值常年略高，医生说这有可能是前列腺良性增大。每个人的情况都不一样，仍需持续关注和定期检查。 本文一共 848 个汉字, 你数一下对不对. 今天去听了NHS举办的关于男性PSA/前列腺健康的活动/讨论. (AMP 移动加速版本) 赞赏我的几个理由. ¥ 打赏支持 扫描二维码，分享本文到微信朋友圈
莫拉维克悖论是什么？ 莫拉维克悖论（Moravec’s Paradox）是人工智能与机器人学中的一个重要观察结果。 一句话总结 “对于人类来说简单的事情，对机器却很难；而人类觉得复杂的事情，机器却往往很容易。” 悖论的由来 由 Hans Moravec、Rodney Brooks、Marvin Minsky 等人在 1980 年代提出 他们注意到：计算机能轻松完成逻辑推理，却难以感知与运动：让计算机进行高等数学、下棋、逻辑推理等任务相对容易；但让计算机像人类一样“感知世界”和“移动身体”——比如走路、抓取物体、识别人脸——却非常困难。 为什么会出现这种现象？ 进化时间差 人类的感知与运动系统经过数亿年进化，极度复杂；抽象思维是最近几千年才发展出的新能力。感知与运动能力（比如视觉处理、走路、抓握）是人类在数亿年的进化中逐步发展出来的，极其高效而复杂。抽象逻辑和符号推理（比如数学、象棋）则是人类近几千年才发展出的“新技能”，反而对人类来说相对“费力”。 神经资源分配不同 大脑的大部分区域用于处理感知与运动，只有小部分用于逻辑与推理：大脑皮层中，有大量区域用于视觉、听觉、运动控制等感知与行动；相比之下，用于抽象思维的区域相对较小。 我们低估了“本能”的复杂性 比如走路、看东西、抓杯子——这些能力虽然自动完成，但对机器来说极其复杂：因为感知与行动是无意识自动完成的（比如：走路时你不需要思考每一步如何移动），人类通常低估了这些任务的复杂性。 经典对比案例 任务 人类 机器 玩象棋 难 容易（如 …
近日，苹果机器学习研究团队发布了一项引人关注的研究，指出当前所谓的大型推理模型（LRM，如 OpenAI、Anthropic、Google 等推出的模型）在面对难度不断提升的逻辑类问题时，会出现准确率骤降至 0、推理努力减少的现象，表明这些模型并没有真正具备稳定的“思考”能力。 研究背景与核心发现 实验设计：复杂性可控的逻辑谜题 研究团队采用了像 河流过渡 和 汉诺塔（Tower of Hanoi） 等经典谜题，通过可控手段系统增加问题复杂度，同时观察模型的“思考过程”和最终结果，避免传统数学或编程基准可能的数据泄露问题。 苹果机器学习团队最新发布研究，指出当前大型推理模型（LRM）在面对高复杂度逻辑题时，准确率骤降至零，且推理过程中的计算量急剧下降，表现出“放弃思考”的现象。 研究用经典谜题如河流过渡和汉诺塔，通过逐步增加难度控制变量，观察模型的表现和推理行为，规避了训练数据泄露的影响。 结果显示，低复杂度时普通大语言模型LLM表现更好，中等难度下推理模型依赖“链式思考”提升表现，但高复杂度下所有模型准确率急剧崩溃。 模型推理能力的“崩溃”与“偷懒” 在复杂度临界点，模型的有效 token 使用量明显下降，表明模型在完成部分步骤后“停止推理”。在问题复杂度接近崩溃阈值时，这些模型伴随着有效 tokens 使用量骤降（即前几步还在思考，後面却“偷懒”了），表现出类似“放弃继续解题”的行为 。 即使研究者直接给出解题算法，模型仍无法有效利用，说明其并非真正理解算法逻辑。为了验证模型是否真无法理解算法，研究者在汉诺塔问题中提供了解题算法，但这些模型依然无法提升准确率，表明它们并不能用“听懂并执行算法”的思维方式，而是纯粹靠训练数据中的“模式匹配” 。 研究实验示意表 复杂度等级 模型类型 表现趋势 …
理解 Linux Shell 中前导空格的行为 概述 在像 bash 这样的 Linux shell 环境中，命令前加一个空格可能会影响该命令是否被保存到命令历史中。 这个小技巧在处理敏感数据时非常有用，或者当你不希望某个命令被记录下来时也能派上用场。 关键变量：HISTCONTROL 这种行为是由一个叫做 HISTCONTROL 的 shell 环境变量控制的。 查看当前设置的方法如下： echo $HISTCONTROL 例如，你可能会看到： ignoredups:ignorespace 值的含义解释 选项 描述 ignoredups 防止连续重复的命令被保存到历史中。 ignorespace …
今天第一次把保时捷卡宴送去车厂做全面保养，总共花了318英镑（其中265英镑是保养费用，另加20%的增值税）。 两三个月前，本来想着在这车做MOT年检的时候一块把保养做了（我一般都这样省事），只不过那天碰巧车厂停电了很久，没有时间做保养，只能先把MOT年检过了。 车厂老板检查后告诉我：前刹车片磨损了80%，后刹车片磨损了85%，估计最多还能再撑几个月，之后就必须更换了。他建议我提前做好准备。 正好我的车前部雷达感应器（Sensor）不知什么时候因为轻微碰撞掉进车体内部了，现在只能临时往那个圆孔里塞些纸巾，避免它一直发出“哔哔”的警告声。 老板说他看得到感应器卡在里面，但手伸不进去，必须把前杠（bumper）拆掉才能修复。这项工作比较复杂，大概要一天时间。他建议我下次更换刹车片时一起处理。 刹车的工作原理 刹车系统的核心原理，是通过刹车片压住刹车盘，产生摩擦力来让车轮减速或停止。 当你踩下刹车踏板时： 刹车油推动刹车卡钳 卡钳把刹车片压在旋转的刹车盘上 摩擦力使车轮变慢，最终停止 这个过程每次都在消耗刹车片的厚度，时间久了自然会磨损。 类比理解 刹车片 = 橡皮擦 刹车盘 = 黑板 每次刹车，就像用橡皮擦黑板，橡皮会慢慢变小，黑板时间久了也会有磨痕。 刹车片和刹车盘都会磨损 虽然刹车盘是金属材质，但长时间使用后也会磨薄或产生沟槽。 刹车片： 材质较软，是主要的耗材 每次踩刹车都会摩擦并消耗厚度 正常寿命为 3 万 ~ …
什么是 C 中的 restrict？ restrict 是 C99 引入的指针类型限定符。它告诉编译器，该指针在其生命周期内是访问其所指内存的唯一方式。 这使得编译器可以安全地进行优化，因为它可以假设没有指针别名 —— 即没有其他指针访问相同的内存。 语法示例： void copy(int *restrict dst, const int *restrict src, size_t n); 优点： 启用更激进的编译器优化 提升在循环和内存密集型操作中的性能 明确表达开发者对指针用途的意图 没有使用 restrict 时： …
