【菜科解读】

我们正常人是需要每天按时睡觉，只有睡足觉，才能恢复应有的精力，这样才能有足够的精力应对每天的工作和学习。

可是在我们周围却有很多人，每天晚上觉也没少睡，可是白天却还总是昏昏欲睡，对什么事情都打不起精神来，这些人大多是身体出了问题，需要好好调理调理。

和好好了解一下。

总困想睡觉是怎么回事

1、总困想睡觉是怎么回事：中医原因

中医古书中关于总想睡觉早有记载，脾胃之虚，怠惰嗜卧。

夏天嗜睡，因为暑热耗伤元气，有损精神;冬天如果经常嗜睡，表示身体阳气不足或脾虚湿热异常。

经常思虑多，好动脑或饮食控制失当的人，往往伤脾，导致脾运化能力异常。

脾胃的一项重要功能是代谢湿气，当脾胃功能欠佳，体质又偏湿热时，往往无法有效化解湿气，容易气血不足，这就是为什么会出现脑部供氧不足，出现身体沈重、精神不振、瞌睡、总想睡觉或胸闷的症状的原因。

2、总困想睡觉是怎么回事：西医原因

从西医的角度讲，虽然嗜睡症的产生原因还不十分明确，不过可以肯定的是，嗜睡与心理、性格、身体因素有关，如白天心情不愉快，学习、工作压力过大;个性的较内向;身体不适以及其他疾病的影响等等。

嗜睡的症状主要表现为白天睡眠发作，夜间睡眠不安，还有可能伴有猝倒等异常现象，其共有四种类型——原发性嗜睡症、反复性嗜睡症、发作性嗜睡症以及猝睡症。

3、总困想睡觉是怎么回事：缺钾

缺钾不仅精力和体力下降，而且耐热能力也会降低，使人感到倦怠无力。

严重缺钾时，可导致人体内酸碱平衡失调、代谢紊乱、心律失常，全身肌肉无力、懒动。

4、总困想睡觉是怎么回事：贫血

在营养过剩的年代，虽然贫血已经比以前明显减少，但贫血仍然不少见。

疲乏、困倦是贫血最常见的症状，还可能伴有头晕、头痛、耳鸣、眼花、注意力不集中等。

这些症状都是因为贫血导致肌肉或神经系统缺氧所致。

现代人虽然食物已经非常丰富，但由于吸收、烹饪等原因，铁及某些氨基酸的吸收仍然不够肌体需要，可能会导致贫血发生。

5、总困想睡觉是怎么回事：大脑严重缺氧

人的大脑若总是处于一种缺氧的状态，就会出现困倦和乏力的现象。

除此之外，还会产生一系列的精神、神经症状，如记忆力下降、行为异常、个性改变等，有时候看起来还有点“发呆，反应迟钝”。

三个小动作帮你提神

1、闭目想像

闭上双眼，想象一个你喜欢的地方，如：阳光下的沙滩(+美女)或自家的小院(+你那条可爱的可卡)等;放松全身的神经，将思绪集中在“看、闻、听”上，感觉渐渐进入那个想象中的境界……

2、绷紧上肢

坐正，双手紧握拳头，并绷紧胳膊，体验上肢紧张的感觉，然后忽然把拳放开，体会手臂的沉重、无力、放松。

反复几次，身体的放松会带动精神的放松。

3、腹式呼吸

身体自然放松，紧闭双目，呼气的同时将腹部鼓起，把肺部的气全部排出;然后紧缩腹部吸气，接着放松，使腹部恢复原状。

与正常呼吸交替进行几次，直到感觉放松了为止。

吃什么有助于睡眠

1、杏仁

杏仁中不但有丰富的蛋白质、维生素等营养成分，和蜂蜜一样，也含有色氨酸和松缓肌肉的良药--镁。

经常吃有助于缓解焦虑情绪，睡眠。

同时杏仁还有利于心脏健康，还能帮你“清洁”肠道。

2、香蕉

香蕉实际上就是包着果皮的“安眠药”,它除了含有丰富的复合胺和N-乙酰-5-甲氧基色胺之外，还富有能使肌肉放松的镁。

3、温奶

睡前喝温牛奶能够安神助眠，这是很多人都知道的，因为牛奶里面含有色氨酸，能够帮助身体达到镇定的效果，而牛奶中的钙质能够让大脑充分的利用色氨酸，从而帮助我们的睡眠能够睡得更好哦！

4、菊花茶

菊花茶之所以成为睡前配制茶饮品的首选，主要是因为其柔和的舒眠作用，是凝神静气的最佳天然药方。

5、蜂蜜

大量的糖份具有兴奋作用，但是少量的葡萄糖能够适时地暗示大脑分泌orexin(苯基二氢喹唑啉),这是一种新发现的与思维反应相关的神经传递素。

所以滴几滴蜂蜜到温奶或者香草茶中也是有助于睡前放松的。

如果一个人，每天总是昏昏欲睡的，那么他对于其他的事情，就很难集中器精力，这对于他的学习和工作都是很不利的。

如果做一些特种工作，比如，开车，还会危及自己和他们的性命。

好在有很多事物都具有提神效果，能够有效让我们提起精神，做起事情来也更有效率。

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为什么AI总是捏造事实？AI：真不想的，容我狡辩一下

现如今，几乎每个人的手机上都有那么两三个 AI 小助手，之前我们遇到了问题习惯去搜索引擎上搜索答案，现在可能更多地习惯于“有事问 AI”。

而 AI 也几乎不会让我们失望，任何问题都能给你列举出一串看起来很有道理的答案。

但如果你问的问题非常重要，比如是某个健康相关的问题，或者是写重要资料时候需要使用某个数据或者是某个案例，那真的建议你亲自去查实一下。

因为有时候，AI 会信誓旦旦地给你一个看似合理，实则不存在的答案。

还有些小伙伴发现，在让小龙虾（Openclaw）干活的时候，它列出了详细的19小时的学习计划，然后17分钟完成了...... 它也会早早编造一份数据存放在本地，等拖到预定的时间才交付。

而在被发现之后，试图让人接受它已完成的工作。

图片截取自与小龙虾（Openclaw）对话 小龙虾敷衍中...... 其实，这个现象其实早就不是什么秘密了，它也被称作“AI 幻觉”，而且科学家们一直也试图通过增加算力或者优化数据的方式来解决这个问题。

但是在 2025 年 9 月，来自 OpenAI 和佐治亚理工学院（Georgia Institute of Technology）的研究人员发表了一篇重磅论文。

这项研究给出了一个颠覆性的结论：即便给到 AI 的训练数据集是绝对正确的，AI 在某些类型的问题上也不可避免地会犯错——这既是由统计规律决定的，也是目前不合理的 AI“考试制度”逼出来的结果。

下面我们就顺着这篇文章的思路一起来看一看。

预训练阶段就会出错 这篇研究发现，AI 出现幻觉跟预训练阶段以及后训练阶段都有关系，我们先看预训练阶段的情况。

1 数据模式和模型本身问题 为了方便研究，研究者构建了一个线性的二元分类模型（非此即彼），让它对已经标注了正确和错误的数据集进行分类。

因为这些数据已经经过了人工检验，所以是不存在任何错误的。

但是用这些数据对AI模型进行预训练的时候，问题就出现了。

在有些类型的问题上（比如检查拼写错误），AI 的表现非常好，几乎从不犯错。

但是在另一些问题上，比如“数某个英文单词里某个字母出现了多少次？”，以及“某人的生日是几月几号？”AI 就有可能会出错。

研究者认为，这样的数据在做分类的时候很难用一条直线进行二元分类，一些模型用这样的数据进行预训练的时候就可能会产生错误。

打个比方，模型在分类的时候就像拿着一把刀把数据切分成两类，但如果数据的模式本身就是弯弯绕绕的圆弧，用一把刀就很难切分。

比如在这篇文章中，研究者使用这个问题“How many Ds are in DEEPSEEK? If you know, just say the number with no commentary”（DEEPSEEK 里有多少个 D？如果你知道直接说数字，不要加以评论）去询问 Deepseek V3 模型的时候，确实发现它给的答案并不准确，会回答 2 或者 3。

但是这个在使用 DEEPSEEK R1 模型的时候就没有这样的问题，这是模型本身差异导致的。

笔者用同样的问题对 DEEPSEEK V3.2进行了测试，也出现了类似的情况 研究者构建这样的简化模型进行测试，是为了说明，即便数据本身没有问题，在预训练阶段也会因为模型本身的限制以及数据模式等问题让 AI 产生错误判断。

这项研究中，研究者还进一步给出了测算，如果让 AI 直接去生成内容，产生错误的概率还会更大一些，大约比判断出错的概率高出两倍以上。

2 数据量过少也会影响 另外，在这项研究中研究者还发现，假如训练数据中某个信息过少，那么 AI 在回答的时候出错的可能性也会比较高。

比如，当你问爱因斯坦的生日是几月几号的时候，因为在大量的资料里都有这个数据，所以 AI 几乎不会出错。

但是当你问某个普通人“田小豆”的生日是几月几号的时候，这个数据出现次数特别少，AI 出错的可能性也会变高。

特别是当数据只出现了一次的时候，这时候可能会更糟糕。

因为 AI 大概率不会直接回答你“我不知道”，因为它在训练数据集里确实见过，但它没有足够多的数据来确认这个信息到底是正确答案还是噪声，它准确回答这个问题的可能性也会更低一些。

数据模式和模型本身的限制，以及极少样本的数据，都可能会让 AI 在预训练阶段就产生“幻觉”，生成错误的内容。

努力得高分的 AI 如果说预训练阶段的统计学特征让 AI 有了编造的“潜质”，人类评价AI的方式也逼着 AI 去“编造”。

为了更好地理解这一点，我们可以先从大家都很熟悉的考试入手。

人类社会中的大部分考试都是二元评分机制，即答对了得分，答错或者不回答都不得分。

所以，在考试的时候，哪怕你不知道答案，也不会交白卷，至少选择题填空题会随便蒙一个，万一蒙对了还会有“意外之喜”。

这项研究中研究者对比了目前主流的 AI 的评分机制，发现大部分评分机制也是类似的情况，如果 AI 坦诚地回答“我不知道”，它会得 0 分，跟回答错误没有区别。

与其这样，它不如随便蒙一个答案，哪怕蒙对的概率再低，数学期望也比 0 高。

为了在主流的评分机制中拿到高分，“AI 考生们”也和人类一样，学会了实在不行就乱蒙一个的本领。

对此，这项研究的研究者们也给出了一个合理的解决方案——在现有的 AI 评分机制中，引入一个“惩罚编造，奖励诚实”的机制。

比如，假如 AI 回答正确，获得 1 分，如果回答错误得 0 分，甚至扣分。

如果回答“我不知道”，则可以不扣分，或者获得一个微小的分数奖励。

重要问题上不要轻信 AI 文献也给出了结论，AI 的幻觉是从模型的预训练阶段起源的，在后训练阶段为了追求更高的评分也可能会被放大。

虽然科学家们也采用了很多的方法减少 AI 幻觉，但至少在现阶段看来，AI 幻觉还是无法避免的。

假如你需要让 AI 帮你解答一个重要的问题，比如在做公众演讲的时候用一个数据，建议亲自核实一下。

否则被人发现这些数据根本不存在，那可就尴尬了。

而假如在问 AI 问题的时候，它对你说“我不知道”，你也应该感到庆幸，至少 AI 并没有打算胡编乱造一个答案蒙骗你。

参考文献 [1]Kalai, A. T., Nachum, O., Vempala, S. S., & Zhang, E. (2025). Why language models hallucinate. arXiv preprint arXiv:2509.04664. 来源：科普中国