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用玉米须煮水喝减肥吗?

减肥 2026-04-25 菜科探索 +
简介:很多人妹子们在尝试这各种各样的减肥方法,现在的人没有时间去健身运动来进行减肥,所以想找一种减肥效果好,而且短时间内就可以看见效果的,又可以方便快捷的减肥方法。

【菜科解读】

很多人妹子们在尝试这各种各样的减肥方法,现在的人没有时间去健身运动来进行减肥,所以想找一种减肥效果好,而且短时间内就可以看见效果的,又可以方便快捷的减肥方法。

有很多减肥药上市了,各种各样的包装和效果吸引了妹子们的眼球,在选择减肥药并没有什么效果的时候,就尝试着各种偏方来进行减肥,有人说玉米须泡水喝可以达到减肥的效果。

我们来了解一下用玉米须煮水喝减肥吗。

1、可以,玉米中的纤维素含量很高,具有刺激胃肠蠕动、加速粪便排泄的特性,可防治便秘、肠炎、肠癌等,还有利尿降压、止血止泻、助消化的作用。

玉米胚尖所含的营养物质能增强人体新陈代谢、调整神经系统功能,能起到使皮肤细嫩光滑,抑制、延缓皱纹产生的作用。

2、在中药里,玉米须茶又叫龙须,味甘性平,有广泛的预防和保健用途。

由于玉米在生长过程中被玉米皮包裹着,需要靠玉米须吸收养分,所以玉米须中有很多维生素等营养成分,它不仅能凉血、泻热,还可祛除体内湿热之气,能够利尿、消肿,制成茶后,就是很好的减肥瘦身饮料。

3、玉米须减肥的真正原因是因为玉米胚芽中的维生素E还可促进人体细胞分裂,防止皮肤出现皱纹;玉米须有利尿作用,也有利于减肥。

膨化后的玉米花体积很大,食后可消除肥胖人的饥饿感,但含热量却很低,是减肥食品之一。

以上就是用玉米须煮水喝减肥吗详细的介绍与说明。

玉米须泡水喝的功效还是很多的,但是玉米须泡水喝只能起到减肥的辅助作用,玉米须泡水喝可以减肥,但是作用不大,而且需要长期的坚持。

真正想要减肥还是要靠控制自己的嘴,还有进行运动才能减肥成功。

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DeepSeek-V4上线:使用华为芯片训练,性能比Gemini差3-6个月,价格优势明显

出品|搜狐科技 作者|郑松毅、常博硕 编辑|杨锦 DeepSeek V4,来了! OpenAI GPT 5.5 前脚刚发布,DeepSeek就亮出了“真家伙”。

就在刚刚,DeepSeek-V4的预览版本正式上线并同步开源。

据官方介绍,DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文,在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。

模型按大小分为两个版本: 更具产业里程碑意义的是,DeepSeek-V4 从模型设计之初就深度适配国产算力,在华为昇腾芯片生态实测跑通,成为全球首个在国产算力底座上完成训练与推理的万亿参数级模型,打破对海外芯片与框架的长期依赖。

性能比肩顶级闭源模型,价格比Claude便宜21倍 官方实测数据显示,DeepSeek-V4-Pro性能比肩顶级闭源模型。

Agent(智能体)能力方面,相比前代模型,DeepSeek-V4-Pro的能力显著增强。

在 Agentic Coding 评测中,V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平,并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。

DeepSeek介绍,目前 DeepSeek-V4 已成为公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型,据评测反馈使用体验优于 Sonnet 4.5,交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式,但仍与Opus 4.6 思考模式存在一定差距。

DeepSeek给出的结论相对克制。

在知识与推理任务上,其性能已经超过主流开源模型,并接近Gemini等闭源系统,但仍存在约3到6个月差距。

在 agent和代码任务上,其表现接近甚至部分超过Claude Sonnet。

此外,在数学、STEM、竞赛型代码的测评中,DeepSeek-V4-Pro超越当前所有已公开评测的开源模型(包括月之暗面的K2.6 Thinking、智谱GLM-5.1 Thinking等),取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

相较之下,DeepSeek-V4-Flash主打性价比,能够提供更加快捷、经济的 API 服务。

在 Agent 测评中,DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当,但在高难度任务上仍有差距。

据悉,V4-Pro 与 V4-Flash 最大上下文长度为 1M,均同时支持非思考模式与思考模式,其中思考模式支持 reasoning_effort 参数设置思考强度(high/max)。

对于复杂的 Agent 场景建议使用思考模式,并设置强度为 max。

使用价格如下: DeepSeek表示,“受限于高端算力,目前Pro的服务吞吐十分有限,预计下半年昇腾950超节点批量上市后,Pro的价格会大幅下调。

” 再看看国际友商价格对比,可见DeepSeek的实惠: 混合架构解决工程落地痛点,全面适配国产算力 大模型处理超长文本的最大痛点,从来不是 “能不能装下”,而是跑不动、记不住、算不起。

随着传统注意力机制呈平方级复杂度攀升,百万Token场景下显存与算力直接 “爆炸”,几乎无法工程落地。

DeepSeek-V4 的发布,标志着大模型正式走出 “参数竞赛”,进入效率优先下一代赛道。

从一口气审计全量代码库、一次性解析千页合同,到全程记住长时间会议、串联多轮复杂智能体任务,V4让AI 真正具备“完整理解、长期记忆、深度推理”的能力,同时把使用成本大幅下拉。

这一切得益于DeepSeek业内首创“CSA (压缩稀疏注意力) + HCA (重度压缩注意力)”的混合架构。

用一套“分级压缩 + 分级检索”思路,把效率拉到极致。

这一新方法显著减少了计算复杂度,提升了长上下文处理的效率。

具体来看,CSA像给长文本做重点精读。

先把每 4 个Token压缩成一个信息块,再用稀疏检索只挑最相关的内容,既保留中段细节,又大幅削减计算量,兼顾精准与效率。

HCA像给长文本做大纲速读,把海量信息浓缩成框架级块,专门负责全局逻辑。

官方数据显示:1M Token场景下,V4-Pro 仅需 V3.2 的 27% 推理算力、10% KV 缓存;

Flash 版更是低至 10% 算力、7% 缓存。

除了混合注意力,V4 还带来三项关键技术革新,构成完整效率革命: mHC 流形约束超连接:升级传统残差连接,把信号传播约束在稳定流形上,深层不衰减、训练不炸数值。

Muon 优化器:替代传统 AdamW,收敛更快、训练更稳,完美适配 MoE 大模型与低精度训练,解决大批次长上下文训练的抖动难题。

全链路工程优化:专家并行细粒度通信重叠、TileLang 内核开发、FP4 量化感知训练、异构 KV 缓存管理,从计算、通信、存储全方位降本提速,推理加速最高近2倍。

最受大家关心的,是V4这次是否成功全面适配国产算力? 报告指出,DeepSeek-V4在英伟达 GPU 与华为昇腾 NPU 两大硬件平台上,对细粒度 EP 优化方案完成了全面验证。

相较于性能优异的非融合基线方案,该方案在通用推理负载场景下可实现1.50~1.73 倍的加速比。

有业内观点指出,这代表已经完成华为昇腾平台的适配和实测落地。

但目前对外开源的只有英伟达GPU版本,昇腾适配代码未开源,属于闭源适配优化。

值得一提的是,寒武纪在软硬一体生态中,已经完成基于 vLLM 推理框架完成对 285B DeepSeek-V4-flash 和 1.6T DeepSeek-V4-pro 的适配,适配代码已开源到 GitHub 社区。

剩下的,就等DeepSeek-V4的实用表现了。

还有DeepSeek的首轮融资最终花落谁家,也还是个谜题。

“不诱于誉,不恐于诽,率道而行,端然正己。

” DeepSeek官方在文章最后表示,他们将始终秉持长期主义的原则理念,在尝试与思考中踏实前行,努力向实现 AGI 的目标不断靠近。

用玉米须煮水喝减肥吗?

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