烹饪中的焦躁：如何在做饭与情绪管理中找到平衡之道？未来的期望，面临的都是哪些挑战？，脉动社会的热点，大家期盼的答案是什么？
一个热爱烹饪的人，总是在厨房里寻找生活的乐趣和满足感。烹饪并非简单地将食材洗净、切好，而是需要经过一系列复杂的步骤和操作。在这个过程中，烹饪过程常常会引发人们的情感波动，如紧张、焦虑、烦躁等，这可能会破坏原本的快乐氛围，并影响到烹饪的质量和口感。在烹饪中找到平衡之道，如何在这种充满情感色彩的氛围中保持冷静，如何在忙碌与压力中找到心灵的宁静，成为了每个热爱烹饪人面临的挑战。
理解烹饪的温度对情绪有直接影响是关键。烹饪是一项需要精确控制温度的活动，每一种食材的烹饪时间、温度设定、火力大小都会对其口感和质地产生重要影响。过高的温度可能导致食材过度熟烂或生硬，而过低的温度则可能无法充分烹饪出食材应有的风味。在烹饪的过程中，应始终保持对温度的敏感，适时调整火力和烹饪时间，以确保食物的口感和营养得到最佳呈现。
学会放松和调节自己的心态也至关重要。在烹饪过程中，由于各种食材的特性、配料的选择以及烹饪的复杂性，往往会产生一定的心理压力和焦虑。这时，可以通过深呼吸、瑜伽等方式进行冥想和放松训练，帮助我们从内心深处释放压力，消除焦虑情绪。还可以通过积极的自我对话和心理暗示，提醒自己专注于当前的任务，而非担心未来的不确定性。例如，“我已经准备好做这个菜了”，“我已经掌握了烹饪技巧”，这些积极的心理暗示能够帮助我们在面对困难和压力时保持冷静和自信。
合理安排时间和节奏也是提升烹饪艺术的关键因素。繁忙的日程和压力过大可能导致我们无法全身心投入到烹饪之中，从而影响到我们的烹饪热情和创造力。我们需要制定合理的烹饪计划，合理分配工作和休息的时间，避免在烹饪过程中过于劳累。我们也可以尝试一些简单的任务分解策略，比如先准备主料，后处理调料，这样可以避免因为繁琐的准备工作而感到压力。
掌握一些烹饪技巧和工具也能帮助我们更好地应对烹饪中的焦虑。例如，学习和使用厨具的操作指南，了解各种食材的特点和烹饪方法，可以帮助我们更准确地掌控烹饪过程，减少因错误操作导致的食品质量问题。选择优质的烹饪材料和设备也是一个重要的因素，它们不仅能满足烹饪需求，还能提高烹饪的艺术性和效率。
烹饪是一种既充满挑战又充满乐趣的活动。只有深入了解烹饪的过程和要素，正确理解和调控自己的情绪，灵活运用烹饪技巧和工具，才能在烹饪中找到平衡之道，让烹饪成为享受，而不是负担。无论是在面对烹饪过程中的焦虑和压力，还是在追求美食的我们都应该学会在烹饪与情绪管理中找到属于自己的平衡之道，让烹饪成为生活的一部分，而不是压力和焦虑的源泉。
据报道，Meta(META.US)正就向Scale AI进行数十亿美元投资展开谈判。这笔融资估值可能超过100亿美元，使其成为有史以来规模最大的私营企业融资事件之一。2024年，Scale AI在一轮包括Meta参与的投资中估值已达约140亿美元。 Scale首席执行官Alexandr Wang或许不像OpenAI的Sam Altman那样家喻户晓，但其公司已成为AI三大支柱——芯片、人才和数据——中数据领域的绝对领导者。这家初创企业通过庞大外包团队，为Meta和OpenAI等科技公司提供AI模型训练所需的数据标注服务，并协助开发定制化AI应用。据知情人士透露，Scale正越来越多地招募博士、护士等高学历专家参与复杂模型的开发。 对Meta而言，与Scale深化合作可能既有助于其跟上 (GOOGL.US)、OpenAI等AI竞争对手的步伐，也有助于在其更多涉足国防科技之际与美国政府建立更紧密联系。而对Scale来说，与Meta的合作将带来一个强大且财力雄厚的盟友。这对Wang来说也将是一个颇具象征意义的“闭环时刻”——推出Scale后不久，Wang称曾有风险投资家问他何时决定创办初创公司，他当时“轻率地回答说受到了《社交网络》的启发”——这部影片讲述的正是Facebook的创立历程。 在DeepSeek发布媲美美国顶尖技术的模型三个月后，28岁的Wang曾在国会听证会上提出建立“国家AI数据储备库”、保障数据中心供电等建议，这获得了两党议员认可。并且，Scale还通过国防合同深化与政府合作，其公司前高管Michael Kratsios现已成为特朗普的核心科技顾问。 在许多方面，Scale的崛起与OpenAI如出一辙。两家公司均成立于约十年前，并押注行业即将迎来Wang所称的“AI转折点”。两位CEO既是朋友，还曾短暂同住，均擅长建立人脉，并在国会面前代表AI行业发声。OpenAI也曾接受大型科技公司百亿美元级的投资。 Scale的发展轨迹既受OpenAI引发的AI热潮影响，也反作用于这一趋势。早期，Scale更专注于标注汽车、交通信号灯和路标的图像，以帮助训练用于构建自动驾驶汽车的模型。但此后，它开始帮助注释和管理构建支撑ChatGPT等聊天机器人的所谓大型语言模型所需的海量文本数据。这些模型通过从数据及其各自标签中提取模式来学习。 尽管面临对海外廉价劳工的心理创伤等指控(美国劳工部已终止相关调查)，Scale仍在持续进化。在科技公司尝试合成数据减少传统标注需求的背景下，其重点转向医疗法律等专业领域，例如提升AI处理各国税法差异的能力。 为了满足这一需求，Scale越来越多地转向聘请薪资更高的研究生学历承包商来优化AI系统。这些专家参与被称为强化学习的过程——该过程对系统的正确回答给予奖励，对错误响应进行惩罚。据一位知情人士透露，与Scale合作的专家负责为模型设计棘手的问题(本质上是测试)供其解决。该人士称，截至2025年初，在参与模型优化过程的公司贡献者中，12%拥有分子生物学等领域的博士学位，超40%拥有所在领域的硕士学位、法律学位或MBA学位。 此类押注推动了公司的显著增长。据4月的报道称，Scale 2024年营收约8.7亿美元，预计今年营收达20亿美元。知情人士称，在DeepSeek崛起后，Scale对专家网络的需求增加，因为更多公司投资于模仿人类推理、执行更复杂任务的模型。 责任编辑：于健 SF069