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我真香了

By: 也谈钱
14 February 2025 at 14:00

突然想起来,我已经近一年再没吵着让也太帮我按腰和揉脖子了!

从去年因为颈椎问题看医生,了解到各种慢性酸痛大都来自某些肌肉紧张和不平衡。我改造了工位、调整了坐姿,脖子不疼了,肩胛骨缝疼也没了。

再有意识地收集各种功能性力量训练和拉伸方法,保持做瑜伽,或者运动后及时拉伸,忙碌一天后的腰酸也没了。

原来我的腰酸来自左侧“里脊”太紧,每天拉伸 30s 👇 持续个把月腰酸就消失了。直到这两天我才想起,原来已经过了这么久,都快忘了以前是什么状态了

一个拉伸“里脊”的姿势,B 站上也有这位博主的视频搬运
一个拉伸“里脊”的姿势,B 站上也有这位博主的视频搬运

哦哦对了,不仅如此,上周还给大伙分享过拉伸对睡眠的帮助

生活真奇妙,持续困扰几年的问题,可能只是源于一个简单的知识盲区。所以大伙如果也有各种腰酸背痛,可以试试从肌肉紧张、不平衡的角度考虑。主要有两类思路:

  1. 拉伸过于紧张的一侧
  2. 加强过于薄弱的另一侧

从我目前了解到的经验是,普通人自己在家尝试的话,优选拉伸。肌肉是否紧张,比肌肉是否薄弱好判断,紧张的肌肉做特定动作时拉伸感明显。而且力量训练如果不标准,反而可能加剧问题,拉伸动作很少有这类风险。

现在小红书上也有特别多相关科普了,大伙可以多在小红书里搜搜「运动康复」,各种慢性酸痛的原理、松解方法都讲得很详细,以后算法也会给你越推越多。

……

我最近还有个发现,真香了。

之前聊跑步时,有小伙伴留言探讨过「稳定/支撑型跑鞋」 👇 当时我是持怀疑态度的

现在我要修正自己的认知了:

虽然我的大原则是对的,如今研究已经更正,扁平足跑步时的过度内旋和受伤风险没有统计上的因果性,所以选鞋不用太纠结,各种款式舒服就好。

但是,支撑型跑鞋也真有它的价值!我已经真香了。

特别巧,也太买鞋是谁打骨折就买谁、不挑品牌不挑型号,上次偏偏就买到一双支撑跑鞋(欧洲女生跑鞋经常能蹲到三折,比如原价 160 欧 Gore-Tex 款,40 欧到手这种)

我是后来才发现的,突然就很心痒也下了一单。到货第一次跑,我就惊呆了——一直以来跑到后半程的左脚踝内侧酸,就没了!

我能理解当时另一位小伙伴的留言了 👇 现在我觉得自己强得可怕 😎

我买的是 Asics 支撑系列最便宜的 GT-1000,完全够用 👇 再往上是更轻、更贵的 GT-2000,最贵、减震最好的 Gel-Kayano,以后有打折再考虑吧。

又验证了一次前面的理念——各种身体酸痛大都来自某些肌肉紧张和不平衡。支撑性跑鞋纠正了我左脚落地的不平衡,酸痛感就消失了。太神奇了,痛感是最有效的信号。

如果平时跑步无伤无痛就无需在意,如果像我一样经常会有脚踝「内侧」酸,可以试试。给大伙安利下~

而且这个尝试也没啥风险。同级别的支撑型跑鞋和普通跑鞋价格差不多,额外开销很小。最有意思的是支撑型跑鞋的设计,只有需要时才会感觉到支撑,不需要时就和普通鞋没差。

  • 也太跑几个月了,都不知道自己买了支撑跑鞋。
  • 我则是左脚(脚踝内侧酸的那只)能感觉到明显支撑,右脚就没有 🤷‍♀️

……

这段经历也让我对「运气」有了更具体的感觉。

最近读黄仁勋的传记 👇

注意到很多书友的留言很悲观,认为成功只是运气。但我有不同的想法。

面对运气有至少两种解法:

1、虽然成功需要运气,但运气也可以人为影响。《纳瓦尔宝典》就专门讲过如何交好运。

2、即便运气是随机的,我们依然可以利用运气,因为人会学习、反思。这就是古德伍德奇迹定律——

奇迹是随机的,但因为人会学习,能从“坏奇迹”中学到教训,下次避免;能从“好奇迹”中得到启发,下次重现。长此以往哪怕运气是随机的,依然能看到社会进步、生活改善。

你看,我今天分享的这些经历不就是发生在自己身上的奇迹定律。

颈椎问题,这是个坏运气。但我因此学到了慢性疼痛产生的原理,学会科学调整坐姿、学会各种拉伸方法改善肌肉不平衡。这个坏运气对我就是一次性的,下次我很可能就不会再遇到。

也太买鞋碰巧买到支撑型跑鞋,而我也碰巧好奇尝试,这是个好运气。可我一旦尝试过,知道它能解决我的问题,下次我就会继续买支撑型跑鞋。那这个好运下次发生的概率,就变成了 100%。

所以哪怕运气是随机的,只要我们能从中学习反思,坏运气下次避免、好运气发扬光大,改善生活就不再是随机的。

“你读了书就会用,真好”

By: 也谈钱
25 September 2024 at 14:00

经常有人这么评价我,你读了书就会用,真好。我的生活里到处都是读过的书的影子。

但有一天我突然疑惑了,谁读书不是为了用呢?

纯虚构暂且不说,读《超越百岁》的伙伴一定也想自己更健康吧?读《时间贫困》的伙伴一定也想自己时间更充裕吧?读书只是为了读的,应该才是少数。

既然如此,为什么「读了书就会用」反倒成了一种不那么常见的特质呢?

后来我的一点观察,读书不是不想用,而是有太多不了了之。你可能也在《超越百岁》里读到,一周 180 分钟二区心率有氧运动带来的健康效益最大。当时的想法可能是「真好,我也要这么做」。但放下书,这些想法很快就被新信息淹没,几天、几个星期以后就忘了,最后不了了之。

二区心率 ≈ 静息心率 + (220-年龄-静息心率) x 60\~70%
二区心率 ≈ 静息心率 + (220-年龄-静息心率) x 60~70%

也许我只是比大家多做了一步,总是问自己「下一步应该做什么?」。

……

《搞定》中讲过一个经典场景——大家开会讨论问题,得出一致结论,好像会议已经结束了。但这时只要有人多问一句「那我们下一步先做什么?」,大家总会发现,还有好多东西没考虑清楚……

要把想法、灵感真正用起来,不管事大、事小,起点总是「用一个会定期回顾的方式记录下来」,关键节点总是「下一步行动」👇

配图来自《搞定》,GTD 任务管理理念的原著
配图来自《搞定》,GTD 任务管理理念的原著

《搞定》的书评,我发现大家最有共识的两个原则:

  • 一是「2 分钟原则」,如果一件事儿 2 分钟就能做完,现在就去做。
  • 然后就是「下一步行动」

下一步行动,可以是推进任务本身,也可以是让这件事儿变得更容易想起来、更容易执行。

还是《超越百岁》里读到 180 分钟有氧运动,下一步行动可以是选个合适的时间运动起来,也可以是再读一本跑步相关的书,也可以是优化自己目前的运动计划——我把跑量用不会感到膝盖不适的节奏,从每周跑 15 公里,慢慢提到 20 公里。还没达到最终目标,但已经在路上。

文章写到这,中间休息,正好也太要去买菜,提起我买了好久还没吃完的花生米。我赶紧采取下一步行动,把它拿到一个更显眼的地方 😂

有些道理没法立刻用,但我觉得它们有长期价值,希望自己不要忘掉。那我的下一步行动就是把这个想法打上 #原则 的标签,再利用 flomo 的每日回顾,定期回顾有价值的原则 👇

今天翻到的一条原则 👇

跑题一句:我发现在思维导图里写文章、再复制到文字编辑器里修改,比直接在文字编辑器里写更效率。思维导图能把我限制在「发散」模式,减少「聚焦」的影响。

为了管理我们的「下一步行动」,还有下一步行动——收集一些与《搞定》理念匹配的任务管理 App,看看 Things、Omnifocus、Todoist、滴答清单哪个适合自己(这几个是我读《搞定》那会儿比较出名的),然后用起来。

很多问题不是立刻就有结果,但只要我们开始考虑「下一步该做什么?」,总能一点点接近目标。只要问题还没解决、目标还没实现,也总有下一步行动(甚至删除也是一种行动,主动放弃好过不了了之。至少我们想清楚了自己目前不想要什么)

……

阅读是一种输入,输入是为了输出。但输出的重点不是做导图、写文章,而是给现实生活带来改变。

书读了要用,这可能不是一个人的特质,更像是任务管理的问题——

  • 新想法有没有转化为具体的下一步行动?
  • 各种下一步行动有没有得到妥善的管理?

PS:大家读完今天这篇,下一步行动又是什么呢?

艺术可以糊弄,体力劳作也是高级智能

By: Steven
19 March 2024 at 21:05

昨天发现 AAAny 更新了发图的功能,于是就顺势发起了一个讨论 AIGC 的话题

轶轩在话题下问我为什么对外发表的图都是一些细节比较丰富的类型,是否有基于 AIGC 的生成方式而做的一些突破方向的尝试。我觉得,针对这个问题,我可以在对他的回复上,再做一期视频来谈一谈我的观点。

用于风格参考的马列维奇的画作
基于马列维奇而生成的《城堡下的人群》

但与此同时,我也想做一些「简练」或「抽象」的图来辅助说明我的看法。于是,今天在工作之余,用一些碎片时间,做了一些图出来。

对此,我尝试比较随意地做了一些「东西」。它们都没有什么明确的「表达」,仅仅只是我随手写的一些 prompt,或者就是在 Midjourney 的社区里复制修改的 prompt,最终出来的东西都是一眼看上去有一些「意境」或者没那么精致细节的但表现比较能唬住人的图像。

你会发现,在这些人类认为偏「抽象」的表达上,AI 反而是比较容易做「好」的。

但是,这种好不是真的好,只是这些风格上,并不需要对细节有很认真的考据,在表现层面上是非常容易「糊弄」的。

这也是现当代艺术作品常常被人诟病的原因之一,因为那些作品浓缩了大量的思考和抽象提炼,但表现形式上,其实并没有比传统艺术更复杂,或更需要技艺和体力上的付出。也就是说,作为当代艺术最核心的「观念」,在完全不需要理解的情况下,一个外行的人或者一个数据量管够的 AI 就可以模仿出「看上去像那么回事」的东西。这种模棱两可的状态,恰恰是江湖神棍和 AIGC 擅长处理的对象。

这里说的「糊弄」「神棍」并非贬义,而是借着世俗的话语体系来表达,这样的「生成作品」并不需要 AI 具备「意识」和「创意」也可以轻松地实现。

那么,什么东西是更难的呢?

细节,是令人信服的细节。

这些是我用 AI 生成的男士剃须刀的设计方案。

你会发现,这些方案咋一看是那么回事,但只要你多看两秒,立刻就会意识到它不对。它们的空间关系、形态的处理、物理交互的关系、电子器件的布局,通通都有很大的问题。这些就是不可信的细节。

因为 AI 实际上并不理解它学习的那些图像。

这些令人信服的关键点,是无法糊弄的。因为它们当中包含了大量精确的思考和训练,也包含了海量的脑力和体力劳动,如果一个「智能体」不理解一个图像背后的复杂逻辑,那么它就没有办法真正地创作出这个对象。它只能模仿,只要模仿得足够像,就可以唬住外行。但是对于以此为生的从业者,这样的智能工具,还不足以成为生产力。设计师可以用这样的工具拓展自己的思维,但这些过程并不能替代设计行为。

从创意到落地,中间还有漫长的路需要人类设计师去走完。

现阶段,更适合工业设计使用 AIGC 的方式是这样:

我的意思并不是让 AI 画手绘图,这仅仅是一种表现方式。但是,这是一种不需要追求精确的表达方式,很适合 AI 用「抽卡」的方式来快速堆想法。除了这种,当然也可以让它生成上面剃须刀那样的图,但同样的,目的不在于出方案,而是借助 AI 的海量数据库,快速地堆出一批发散性思维的「胡编乱造」的混杂图像来。

人类的视野有限,但 AI 看得一定比人类个体的平均值多。

工业设计不是天马行空地想象,它是一种「劳作」。

从初期的构思,从草图推延到模型和效果图,再从设计方案导入结构设计和工艺、制程,这意味着工业设计不是一项纯脑力劳动,不是一种只运行在计算机里的行为。它包含的体力劳作同样是设计的一部份,甚至可以说,是更关键的那部份。这种体力劳作,不仅仅是肌肉和工具的配合,更是人脑对环境、事件、社会群体、物质的反应和处理,设计师的动作意味着这个人对世界的认知。这种程度的认知,对于只运行在计算机内,仍然缺少复杂的传感器和理解过程的 AI 而言,暂时还是无法实现的。

我当然相信它未来会具备这样的能力,但是在目前的技术条件下,依然需要大量的人类来完成这些真正代表了「智能」的「体力劳作」。

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