人工智能与机器学习助力运动训练
Fast Talk第44集聚焦耐力训练的最新进展：人工智能（AI）与机器学习（ML）如何革新运动员的训练方法。讨论表明，训练正从“数据收集”转向“预测分析”。以下是访谈的关键要点、科学验证，以及在现有训练体系中的应用建议。访谈嘉宾和主持人描绘了一幅由算法驱动的未来训练蓝图：传统模式：依赖 Banister 模型等基本线性公式（如CTL、ATL、TSB）来评估疲劳。AI 方法：机器学习能够处理数百个变量（包括睡眠、HRV、天气、过去两年的负荷变化、踏频分布等），识别出教练不易发现的复杂模式，从而更精确地预测
人工智能带来的‘脑炸’与‘工作泔水’
《新华每日电讯》3月31日刊发文章《“脑炸”“工作泔水”——人工智能副作用体验过了吗？》。 让人工智能处理机械重复的任务，把时间和精力投入创造性工作，或者早点下班回家陪伴家人？上述美好愿景尚未完全实现，不少人却体验到让人工智能替自己工作的副作用：精神疲劳、难以集中注意力，即专业人员俗称的“脑炸”。除了“脑炸”，“工作泔水”是使用人工智能的另一副产品。
AI越聪明，人越累？
AI风口，人人皆有所感。且看市面各类产品，主打交互的，谈天说地仿若知心好友；擅长功能的，写文画图生成视频样样堪称好手。“养龙虾”热了，老老少少排队装机，生怕错过头啖汤。都说人工智能是一场生产力革命，许多人都盼着AI能解放大脑和双手。未来自有无限可能，可单就眼前来看，不少人却发觉，自己渐渐堕入了一个怪圈：愈是智能，愈是焦躁；愈是高效，愈是忙碌。“有了AI，下班前再改两版方案不难吧？”“这事着急，赶紧用AI跑一遍数据。”不少研究和观察都证实，AI并未让人轻松，反倒将工作“填满”了每一寸时间。还有人将此现象称为
AI过载危机：当智能工具反噬人类认知力
https://hbr.org/2026/03/when-using-ai-leads-to-brain-fry?webview_progress_bar=1&push_animated=1&show_loading=0&theme=light摘要：随着企业将AI智能体编排、令牌消耗量等指标纳入绩效考核体系，员工正面临前所未有的认知极限挑战。多项实证反馈显示，使用者普遍出现大脑持续‘嗡鸣’、思维迟滞、注意力涣散、反应迟缓及头痛等典型症状。本研究将此类现象定义为‘AI大脑过载’——即
AI疲劳：工作量翻倍，成就感消失
你用过AI写文案、写代码、写周报吗？如果用过，你有没有一种感觉：用了AI之后，活儿好像更多了？这不是你的错觉。硅谷一线工程师Siddhant Khare最近戳破了一个真相：有了AI之后，人的工作量是以往的10倍。因为AI只管生成，审核还得你来做。而审核AI生成的内容，比自己做一遍更累。研究显示，使用AI编程工具的开发者，实际工作效率反而下降了19%。AI不是应该帮我们省力吗？为什么反而让人更累了？这背后，藏着AI时代最扎心的职场真相：AI不是在“抢工作”，而是在把人变成“AI内容的审核员”。AI的错误，是