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床垫真的越贵越好吗？******

　　最近引发众多网友关注的，除了世界杯，大概就是床垫了吧！价值百万的天价床垫有啥特殊功能？床垫真的是越贵越好吗？有必要买这么贵的床垫吗？

　　床垫对睡眠有没有影响？

　　答案是有的！床垫对睡眠有影响！

　　1986年美国的一项睡眠质量调查研究表明，7%的睡眠障碍问题与床垫的使用有关。其中，不理想的床垫支撑条件，尤其是脊柱支撑不足是导致低背部疼痛的重要原因。2002年发表于美国《按摩与生理学疗法杂志》的一篇文献研究发现，中等硬度的床垫，能够改善肩背痛，背部僵硬，而且还提高了 60% 的睡眠质量。

　　床垫对于睡眠质量的提高至关重要。太软的床垫会使人体的睡姿下坠，脊椎弯曲而得不到放松；太硬的床垫则对人体较重的部位造成压迫，导致睡眠时翻身次数增加，不能得到充分的休息。此外，太硬的床垫缺乏适当的弹性，不能配合脊椎的正常曲线，长期使用会影响人体正确的姿势，妨碍脊椎的健康。

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　　床垫越贵越好吗？

　　睡眠是人生大事，我们人一生之中有三分之一的时间是在床上度过的，所以大家对于床垫的舒适度、功能性的要求也是越来越高，现在市面上甚至有数十万元一张的床垫，还有些床垫号称具有红外线科技，对健康有益。

图源：摄图网

　　但床垫并非越贵越好！

　　广州医科大学附属第五医院脊柱外科吕浩然教授表示， 现在没有任何数据（无论是国内还是国外）表明床垫越贵，对睡眠越有帮助；同时，号称有负离子、红外线功能的床垫大都是厂家的噱头，为了实现商业溢价。床垫工艺属于一种低端制造，成本不会很高，技术也没有太大的差异，通常一两千块钱的床垫完全可以满足日常使用要求。

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　　具备什么样的条件才是好床垫？

　　　首先，看睡在床垫上的时候翻身是否自由。正常来讲，我们晚上睡觉是每2至3小时翻一次身。如果翻身或者躺着睡觉的时候，感觉床垫睡得让自己有点痛或不舒服就代表床垫不合适自己。

　　第二，要看下床的时候是否很轻松。如果老年人与孕妇的床很软，下床就会比较困难，甚至容易摔倒。

　　最后也是最重要的，就是睡醒后的精神状态。如果睡醒精神不振甚至腰酸背痛，那么床垫可能就不适合自己；醒来后感觉满血复活、精神饱满，那么床垫就与自己的契合度比较高。

　　选床垫首先要看承托力、耐用性和舒适度三个关键因素。

　　承托力。好床垫的关键是正确承托。正确承托是指床垫能够顺应人体身形曲线，根据不同部位在水平状态下的重力情况，提供不同的承托力，达到均衡承托的效果。一张好床垫，在结构上应依人体各部位重量分布及脊椎正常曲线来设计，人体头部占总体重的8%，胸部占33%，腰部占44%。

　　耐用性。这主要取决于床垫表层选用的材质、床垫内部和四边及底座的保护结构。现在市面上很多床垫都宣称有10年、30年甚至50年的质量保证。实际上，从床垫的牢固度和磨损程度来看，10～15年的使用寿命已经近乎极限。

　　舒适度。床垫过硬过软都不好，过硬会使部分身体悬空，肌肉紧张，容易导致肌肉损伤；过软使得身体下线，脊椎处于非正常状态，容易引发脊椎变形。

　　正确的方法是平躺在床垫上，手向颈部、腰部和臀下到大腿之间这三处明显弯曲的地方往里平伸，看有没有空隙；再向一侧翻个身，用同样的方法试试有无空隙。若手掌紧贴缝隙，证明床垫与颈、背、腰、臀和腿的自然曲线贴切吻合。这样睡起来比较舒适。

　　选床垫除了承托力、耐用性和舒适度三个因素之外，还需要考虑自身年龄和睡姿情况等。

　　根据年龄选床垫。老年人肌肉和韧带弹性有所下降，可选购硬度稍高的床垫，太软的床支撑不了脊柱，且难起身。婴幼儿的床垫建议选择牢固而富有弹性的中软度床垫。同时保证表面软硬均匀、无刺痒感，拉链位于床垫侧面，并关注其安全性能，避免啃咬。

　　根据睡姿选床垫。经常侧卧的人，建议选分区床垫。这种床垫根据头、颈、肩、腰、椎尾等不同受力区域，形成不同的下陷程度。经常仰卧、俯卧睡觉的人，应选择稍硬些的床垫。因为仰卧、俯卧时，颈部和腰部需要坚硬床垫支持，才能达到舒适的状态。

　　最后的最后，床垫使用小tips：

　　1.新床垫要拆掉保护膜才可使用。

　　2.别在床垫上蹦跳。

　　3.定期（建议半年）将床垫前后调换。

　　4.不要把床单绷得过紧，以免将床垫的通气孔堵死，造成床垫内空气无法流通，滋生病菌。

　　END

　　来源：科普中国、生命时报、江苏疾控、深圳五洲中医院

　　整理：刘雪洁

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）