你有过这样的体验吗？要退的快递，今天推明天，明天推后天，一周过去了，还没退；家里的水龙头漏了，但不严重，于是一拖好几周还没修；手机里的照片一直想要整理一下，但直到内存爆炸还没开始…… 明明是一些本能够轻松搞定的日常琐事，就是提不起劲儿去马上执行。但拖着拖着又会发现，自己做不到“视而不见”，心里总是惦记着这些未完成的事情。不仅感觉更心累，还经常把小麻烦拖成大麻烦，或是带来额外的开销。最糟糕的是，一旦陷入了这种循环，会觉得自己特别容易疲惫，精力就在这与“琐事拖延”内耗和对抗的时间里被消耗掉了。 01为什么琐事更容易被拖着不做？ 自我损耗理论认为，人的心理能量是有限的。如同肌肉会疲劳，人的自我控制能力也会因为过度使用而暂时下降。我们每天大量活动都需要足够的自我控制资源——例如早起早睡，健康饮食，集中注意力工作等等，这些都会持续消耗心理能量。当能量储备处于低水平的时候，人就更容易表现出自我控制失败的行为，例如拖延那些不需要立即完成的琐事。而且，心理能量的损耗是全局性的，如果你在一个领域消耗了过多的自我控制资源，那么在另一个领域的自我控制能力也会下降。这就是为什么很多人在工作压力过大的时候，更容易忽视生活中的琐事细节；因为此时已经被工作占据，难以再调动足够的能量，去积极应对需要主动管理的琐碎日常。琐事拖延也和我们的认知负荷超载相关。很多时候，单件小事看起来不复杂，却需要执行者进行一定程度的信息处理、决策和任务切换，从而占用宝贵的认知资源，令人感觉心累。当我们的认知负荷接近或超过工作记忆的承载极限时（比如一天中已经处理了大量复杂信息，或者同时面临多项任务），大脑就会倾向于保护性地回避新的、需要额外认知努力的任务，转而寻求更轻松、更不需要动脑筋的活动（比如刷手机、发呆）。这就是为什么在忙碌了一天，或者大脑已经处理了很多复杂事务之后，我们更容易对那些“还没做但也不急”的琐事产生拖延——因为此时认知资源已经捉襟见肘，处理它们会格外让人感觉疲惫。而且，生活中的琐事经常“扎堆”出现，在不同类型的小事之间频繁切换，会更容易导致心烦意乱或者难以进入状态。例如，整理零散物品、处理多封不同内容的邮件、同时跟进多个待办小事项等等，这些任务本身就需要人在不同类型的认知活动（如记忆、决策、精细操作）之间频繁切换，因此就更容易被以“等有空了再说”为借口，无限期地拖延下去。还有一些人之所以拖延琐事，是因为他们总希望把事情做得尽善尽美。例如打扫房间时过于纠结物品的摆放位置，或是担心角落清洁得不够彻底。这种对“完美”的追求，反而会导致事情一拖再拖，迟迟无法行动。 02“拖着不做”的坏处，比想象更大 虽然“琐事拖延”可能有很多理由，但我们还是建议：要尽量打起精神去处理这些日常琐事。就如同鞋里的一粒沙子，走得越久脚底的刺痛感就越明显；琐事拖延也是如此，单个问题看似微不足道，但累积的未完成事项会在无形中造成心理负担，持续消耗我们的专注力和情绪能量。 日常琐事一直拖延到堆积如山都不解决，让人感觉生活“一地鸡毛”，挫败感也油然而生，难免自我怀疑“我怎么连这么简单的事情都做不好”“我这日子怎么过成这样”。这就是琐事拖延对自我效能感造成的负面影响。如果一直处于这种状态，时间久了，人很容易怀疑自己的能力，甚至对其他更重要的事情也失去动力，陷入自我否定和“拖延-失败-更拖延”的恶性循环。当这种思维定式迁移到工作或学习中，面对需要复杂技能的任务时，也会让人不自觉地预判“我肯定做不好”，这种消极的预期很难带来好的表现。 另外，琐事拖延会加剧决策疲劳。人的决策能力依赖于有限的心理资源，而琐事拖延本质上是对“是否执行”“何时执行”的反复权衡与回避——比如纠结“现在洗衣服还是等会再洗”“先处理账单还是先回邮件”，这种低强度但持续的决策压力会逐渐耗尽认知储备。 展开全文 当心理能量不足时，人们会倾向于依赖直觉或拖延来逃避选择（如直接把待办事项丢进“等有空再说”的文件夹），最终导致重要决策（如年度计划制定、家庭事务安排）因缺乏前期准备而更加棘手，生活节奏也随之失控。如果长期拖延而没有妥善处理日常琐事，更容易失去对生活的掌控感。“每一天都在被琐事追赶”的被动状态会让人感到疲惫和无力，一部分人也因此陷入“摆烂”的状态： 原本计划周末完成的家居整理，因为连续几天的拖延变成“下周再说”，进而演变为“反正永远收拾不干净”的消极认知； 工作中，对“回复客户留言”“更新项目进度表”等小任务的不断后置，会让人产生“我总是落后一步”的焦虑，最终用“躺平”来逃避压力。 更危险的是，这种动力流失往往是渐进式的——初期可能只是对琐事失去兴趣，后期则会扩展到对学习、运动甚至社交活动的消极回避，形成“什么都不想做”的心理僵局。“琐事拖延”带来的伤害，也可能会影响你与他人的互动。比如答应帮朋友一个忙，但又拖延着迟迟不愿动手，最后朋友可能觉得你不靠谱；或者家里总是乱糟糟的，因此不愿意请亲朋来家做客，甚至因此回避社交活动。 这些看似小的疏忽长期积累下来，对人际信任和关系质量的负面影响都是明显的，不仅减少情感交流的机会，还可能让周围的人误以为你对关系本身缺乏投入，最终影响彼此的理解与支持。 03如何戒掉“琐事拖延症”？ 不妨从下面这些可操作的方法开始尝试，逐渐改变自己的“琐事拖延”习惯： 制定明确清晰的“小目标” 很多人拖延琐事，是因为这些任务看起来模糊不清，容易夸大执行的难度和复杂程度。比如，“整理房间”听起来像是一项大工程，但如果你把它分解成“先把沙发上的衣服扔进洗衣机”或“清理茶几上的杂物盒”，就会变得容易得多。每天设定1～2个微小、具体的目标，并确保它们可以在几分钟内完成，这种“微小成就”会给你带来成就感，逐步打破拖延的惯性。 利用“3分钟规则” 当对一件事情出现“拖延”的想法时，立刻做一下判断：如果这件事能够在3分钟之内完成，就敦促自己立刻去做。比如回一封简短的邮件，或是清洗一个用过的杯子，或是把钥匙挂回固定的位置。 说到底，这些不需要复杂计划和步骤去完成的小事，是最容易从“待办清单”上划掉的；及时处理就能小规模地给自己“减负”，有助于循序渐进地改掉拖延的习惯。 减少决策负担 如果你发现自己总是纠结于“什么时候做”或“怎么做”，可以试着提前给自己制定一些简单的计划表、流程或规则，顺着思维和行为惯性去“无脑执行”一些琐事。 这可能需要你稍微调整一下家里的动线，或者安排一个“盒装时间”来做固定的事情：例如把常用的东西放在最方便使用的地方，或是在手机里设一个提醒，固定在某个时间点处理邮件和账单等。通过减少即兴决策，来降低拖延的可能性。 强化“完成感” 在家里显眼的地方放一块白板，做个“待办表格”。表格上可以列出一部分需要完成的事项，做完一件就划掉一件。手机上也有很多类似功能的APP可以利用。每完成一件琐事之后要记得对自己及时表扬和奖励，经常收到正向反馈能强化执行者的行动意愿，让人更有动力主动处理类似的琐事。 改变从点滴开始，戒掉“琐事拖延”并非一蹴而就，但每一次对小事的即刻行动，都是在为生活注入秩序与活力。当我们不再被琐碎牵绊，精力得以汇聚于真正重要的事物之上，内心的充实感与掌控力也会随之提升。 （科普中国）返回搜狐，查看更多

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多