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步骤5：凤蝶直播愛上咖啡早些年隻喝健康的白開水，後來逐漸迷上烹茶：小火爐哧哧地舔舐壺底，玻璃器皿裏不斷翻湧的茶湯，或濃鬱或清淺。上麵覆幾點秀逸的“飛雪”，鼻際隱隱送來芳菲，倒是極具風雅的事兒。愛上咖啡，當是中年以後的事了。起初是來自親戚的一份節日饋贈——兩個精致的咖啡禮品盒，一白一黑，大盒裏配送了小巧的咖啡杯、勺，甚是貼心。不過是帶有點咖啡味的速溶，卻偏偏讓我這個初級段位者頗為受用：恰到好處的甜、濃鬱的奶香，把咖啡原本的苦包裹在層層糖衣之下，叫人覺察不出生活原本的澀。這番景致倘若收納在某位智者的眼底，估計要被算作大腦對神經的一種自我麻痹。但於我而言，卻總覺得，麵對紛繁複雜的世界，每個成年人的心底，或多或少都需得有那麼一兩分阿Q之意味哩。有了這兩盒速溶咖啡的啟蒙，我開始主動探索咖啡的世界。先前隻在電視裏見過褐色的扁豆大小的咖啡豆被傾倒進機器，經過約十來分鍾的研磨，摻入不同的輔料烹製成各色咖啡的過程，殊不知咖啡豆原來竟是某種植物果實裏的仁。而這種植物就是咖啡樹，原產於埃塞俄比亞和剛果一帶。當咖啡與可可、茶一起成為世界三大主要飲品時，咖啡樹的生長空間也由幅員麵積較小的非洲國家蓬勃擴張為遍布世界各地的廣袤領地。野生的咖啡樹一般高達5-10米。為了增加結果量和便於采收，人工種植的咖啡樹多被修剪為兩米以下。每年三月，咖啡樹的枝頭次第綻放許多風車狀白色花朵，伴風播散出縷縷幽香，著實妙哉。每株咖啡樹一年隻開一次花。繁花落盡後，枝頭便結出密集的小小的漿果。漿果從生長到成熟依次經曆青、黃、鮮紅三次顏色的變化，如同人生經過青檸、而立、不惑的歲月洗禮，散發出金漿玉液般的濃香，醉人心魄。目前全世界範圍內，咖啡樹的種類雖達三十餘種，但能產出可供食用咖啡豆的樹種卻隻有寥寥三個類別，分別為阿拉比卡（小粒咖啡）、羅布斯塔（大粒咖啡）和利比裏亞咖啡樹（由於口感品質差的緣故，利比裏亞咖啡樹已漸漸退出舞台）。阿拉比卡和羅布斯塔無論是口感還是產量都有著較大的區別。阿拉比卡多產於非洲肯尼亞、坦桑尼亞和中南美洲熱帶區，生長在海拔500-2000米的地方，豆產量約占世界產量的三分之二。好的阿拉比卡原種豆顆粒、色澤均勻，香味獨特，相對價格高，可用來製作純咖啡。世界上著名的藍山咖啡、摩卡咖啡幾乎全是阿拉比卡種。羅布斯塔咖啡樹原產地和主產地在非洲中西部及東部的馬達加斯加島，以及亞洲的印度尼西亞，其產量約占全世界的20～30%。此樹種對環境的適應性更強，能夠抵禦各種惡劣天氣，且產出率高，價格相對低廉。圓形的羅布斯塔咖啡豆苦味濃厚，香氣不足，較多用於速溶咖啡的生產。而我們日常飲用的諸多風味的咖啡其實是以咖啡豆為主材，搭配不同的研磨工具、生產工藝、輔材添加劑煉製而成。且從我的入門品類——一白一黑兩個口味談起吧：產自馬來西亞的白咖啡，是原豆經低溫烘培大量去除咖啡堿，保留了原始的咖啡香，奶味重，口感略顯清淡，適合我這樣的小白入手；真正的黑咖（我收到的亦是速溶，非正宗黑咖）又被香港人稱為“齋啡”，指直接用咖啡豆燒製的苦咖，不加奶不加糖，入口即是馥鬱的中草藥般的苦，像極了生活的苦在漫長時日裏反複咀嚼浸泡，提煉出的點點香。的確，再苦的人生也曾萌發過希望，而苦的咖啡似乎反倒更容易叫人在失意時刻保持清醒。愛上一杯咖啡，愛上一種生活，人到中年的領悟或許還不算來得太遲。。
步骤6：《贵妃直播》　　◆階層固化嚴重。據美國經濟學家拉傑·切蒂等研究，收入高於父母的美國人比例從20世紀40年代的超過90%下降到20世紀80年代的約50%。其中，中產階級家庭降幅最大，年輕人增加收入的機會越來越少，主要原因不是經濟增長放緩，而是財富分配不公。奧巴馬政府白宮經濟顧問委員會主席阿蘭·克魯格認為，美國社會的高度不平等造成了代際流動水平較低，形成了一個“了不起的蓋茨比曲線”，個人經濟狀況更多由父母經濟地位決定。◆美國的貧困問題從未得到有效解決。1959年至1969年，美國總體貧困率下降了10個百分點以上，此後一直在12.5%左右徘徊不前。據美國人口普查局數據，2010年美國貧困人口達4620萬人，貧困率高達15.1%，為52年來最高。2020年的貧困率達11.4%，比2019年的10.5%上升了0.9個百分點。目前，美國仍有3700萬人生活在貧困線以下。◆疫情加劇了美國貧富分化。新冠疫情引發的經濟衰退導致大量失業，低收入者經濟狀況進一步惡化。同時，貨幣超發和大規模財政支出助推股價和房價猛漲，使擁有更多資產的富人爆發式受益。美聯儲關於家庭財富的報告顯示，截至2021年第四季度，美國最富有的1%的人總財富達到創紀錄的45.9萬億美元，其財富在新冠疫情期間增加了超過12萬億美元，增長了三分之一以上。。
步骤7：九秀直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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