yj#长沙美食[超话]# 《伊人花》阮软周司寒《周寒之孟南絮》《宋佩瑜闻若弦》
《双重生之追妻路漫漫》萧炎林姝《应岁絮裴延之》
《陈池夏夜京凌》《戚思怡傅时琛》《苏清絮徐时晏》
《阮书宁薄宴》《闻吟雪楚珣》《程晚芝傅仲颐》
《顾南絮江淮之》《苏迦妮迟域》《乔念程西元》
《苏绵绵秦沐珩》《娇养小郎君》苏乔温叙白《阮情顾绛》每种没有吃过的东西,孩子都会感觉新鲜、好奇,他们没有任何天生的偏见,宝宝的味觉和嗅觉判断力通常需要妈妈培养。宝宝的味觉在-个月最敏感,因此,最好在这个阶段添加辅食喂养,因为通过品尝各种食物可以促进婴儿的味觉、嗅觉和口感的形成,也是宝宝流食——半流食——固体食物的适应过程。宝宝岁时,已经能够接受很多口味及口感的食物,满足身体生长发育的需要,从而顺利断奶。但是,在补充喂养的过程中,如果妈妈看到孩子不愿吃或有轻微不适,就马上让宝宝停下来,不再让吃,这样孩子就错过了嗅觉和味觉的最佳形成和发展时机,不仅造成断奶困难,还会导致日后典型的厌食症。有些爸爸妈妈会发现一种奇怪的现象:宝宝已经三岁了,但是他却喜欢倒着拿物品,倒着翻连环画,帮助宝宝纠正动作后稍不注意,宝宝又倒着拿了。其实,这是宝宝的“倒视”现象,是宝宝的一种正常的生理现象,一般三岁左右的婴儿比较常见。
《双重生之追妻路漫漫》萧炎林姝《应岁絮裴延之》
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Sudoku
图1 看周玄毅和黄执中的哲理辩“人有没有表达偏见的自由” 这个标题就让我心头一震 即便是偏见 也有可能在公开讨论中被挑战和纠正 允许表达偏见 以便通过公开的辩论揭示偏见的不合理性 并促进社会观念的进步(周玄毅自毁长城 真可惜
图2 去单位食堂 还看到每日菜单[熊猫]除了周二的菜以外 其他都喜欢呢
图3 年轻时的康辉 很俊美
图4 这几天有点不舒服 有氧走个20分钟就好累了呀
图5 在学工办的老师桌上看到的龙湖娃娃 我家也是龙湖的 为啥我没有龙湖娃娃[怒]
图6 为了钱理群《1948:天地玄黄》和洪子诚《1956:百花时代》这两本 购置了一整套“百年中国文学总系”人民文学出版社再版积德 新封面很养眼!
图7 青莲上街的FULL THING福幸这个月要关张 赶在这之前 再来尝尝竹荪虾滑米粉[泪]粉和炸物还是依旧那么好吃啊
图8 旁边清安街新来的太好椰推荐开心果椰子糖 非常特别的好味道 只有喝了才知道是什么味道 自己无法想象[good]可惜我点的是另外一杯椰子和龙眼的 虽然也好喝 但以前喜茶也出过 现在再喝觉得不新奇了
图9 帮豆豆弄小火箭然后被科普那些在TikTok上给外国人卖水晶的直播[哈哈]
图1 看周玄毅和黄执中的哲理辩“人有没有表达偏见的自由” 这个标题就让我心头一震 即便是偏见 也有可能在公开讨论中被挑战和纠正 允许表达偏见 以便通过公开的辩论揭示偏见的不合理性 并促进社会观念的进步(周玄毅自毁长城 真可惜
图2 去单位食堂 还看到每日菜单[熊猫]除了周二的菜以外 其他都喜欢呢
图3 年轻时的康辉 很俊美
图4 这几天有点不舒服 有氧走个20分钟就好累了呀
图5 在学工办的老师桌上看到的龙湖娃娃 我家也是龙湖的 为啥我没有龙湖娃娃[怒]
图6 为了钱理群《1948:天地玄黄》和洪子诚《1956:百花时代》这两本 购置了一整套“百年中国文学总系”人民文学出版社再版积德 新封面很养眼!
图7 青莲上街的FULL THING福幸这个月要关张 赶在这之前 再来尝尝竹荪虾滑米粉[泪]粉和炸物还是依旧那么好吃啊
图8 旁边清安街新来的太好椰推荐开心果椰子糖 非常特别的好味道 只有喝了才知道是什么味道 自己无法想象[good]可惜我点的是另外一杯椰子和龙眼的 虽然也好喝 但以前喜茶也出过 现在再喝觉得不新奇了
图9 帮豆豆弄小火箭然后被科普那些在TikTok上给外国人卖水晶的直播[哈哈]
[LG] Bias in Generative AI
https://t.cn/A6Yuu9zL
深入分析了三种流行的生成式人工智能(AI)工具(Midjourney、Stable Diffusion和DALL·E 2)所产生的代表不同职业的图像,揭示了这些AI生成器中存在的偏见。结果发现,所有AI生成器均表现出针对女性和非裔美国人的系统性偏见,其程度超出现有劳工统计数据和谷歌图像的现状,加剧了社会正在努力纠正的有害偏见。此外,研究还发现了在面部表情和外貌描述上的更微妙偏见,例如将女性呈现得更年轻、更多微笑和快乐,而男性则显得更年长、表情更中性和愤怒。这种细微的偏见可能无意中渲染女性更为顺从和能力较低,由于其隐蔽性,可能在不知不觉中影响人们的认知,并且更难以纠正。研究强调了随着这些工具变得普遍,迫切需要识别和减轻生成式AI中的各种偏见,以确保AI技术能够惠及全人类、打造更具包容性的未来。
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深入分析了三种流行的生成式人工智能(AI)工具(Midjourney、Stable Diffusion和DALL·E 2)所产生的代表不同职业的图像,揭示了这些AI生成器中存在的偏见。结果发现,所有AI生成器均表现出针对女性和非裔美国人的系统性偏见,其程度超出现有劳工统计数据和谷歌图像的现状,加剧了社会正在努力纠正的有害偏见。此外,研究还发现了在面部表情和外貌描述上的更微妙偏见,例如将女性呈现得更年轻、更多微笑和快乐,而男性则显得更年长、表情更中性和愤怒。这种细微的偏见可能无意中渲染女性更为顺从和能力较低,由于其隐蔽性,可能在不知不觉中影响人们的认知,并且更难以纠正。研究强调了随着这些工具变得普遍,迫切需要识别和减轻生成式AI中的各种偏见,以确保AI技术能够惠及全人类、打造更具包容性的未来。
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