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【寻味中华】一碗头脑酒 盖以避寒风******
中新社太原2月3日电 题：一碗头脑酒 盖以避寒风
中新社记者 胡健
“那李小二，人丛里撇了雷横，自出外面赶碗头脑去了。”施耐庵在《水浒传》中提到的“头脑”，或许是太原名吃“头脑”最早的雏形。而这个“赶”字，说的就是像刘寿生这样的人。
凌晨五点半，冬日的空气中弥漫着破晓前的寒气，70岁的刘寿生从黑土巷一路骑行20多分钟来到老字号清和元饭店，为的是赶上一碗刚出锅的“头脑”。40多年来，刘寿生的早餐总是与“头脑”相伴。用他的话说，“每天一起床，肚子就开始馋那个味儿”。
清晨，山西省太原市，太原清和元“头脑”制作技艺第五代传承人王和茂为食客舀“头脑”。中新社记者 韦亮 摄刘寿生的早餐标配是“单碗头脑+一两烧麦”，花费40元人民币。相比40多年前的五毛三，价格在涨，量也在变。“过去羊肉的克重是一两二钱五，现在我们加到了一两五。”太原清和元“头脑”制作技艺第五代传承人王和茂说，麻将大小的羊肉块，让不少食客大快朵颐。
每天五点，61岁的王和茂就和徒弟们开始准备“头脑”食材。起锅，待水烧开后依次加入羊肉汤、黄酒、酒糟、煨面，不断搅动锅底直至黏稠、细密。多年来，这是王和茂必须亲力亲为的事。徒弟们把莲藕、山药切好焯水，再将前一天用良姜、黄芪炖煮4小时的羊肉切块，一碗“头脑”的食材就配齐了。
厨师准备着“头脑”食材——山药、羊肉。中新社记者 韦亮 摄六点半，上年纪的“老太原”们拿着号码牌，等候第一锅热气腾腾的“头脑”出炉。一碟腌韭菜做引子，把着碗边吸溜一口，辅以二两黄酒，一股暖流从口腔灌入全身。再拿勺子舀一块煮得软烂的羊肉，夹一颗油滋滋的羊肉烧麦，蘸少许山西老陈醋，肉香四溢，回味良久。
除了《水浒传》描述的“赶碗头脑”，明代朱国桢《涌幢小品》中也提到：“凡冬月客到，以肉及杂味置大碗中，注热酒递客，名曰头脑酒，盖以避寒风也。”
员工准备着“头脑”食材——腌韭菜。 中新社记者 韦亮 摄在太原“中华傅山园”，有段关于“清初六大师”之一傅山与“八珍汤”的记载：傅山隐居故里山西太原后，母亲一度体弱多病。为治母病，傅山选用羊肉、长山药、莲藕、煨面、黄酒、黄芪、良姜、韭菜八种食材，研制出“八珍汤”供母食用。其母多年食用此药膳，不但治好了病，且日益身强体壮。后来，傅山将“八珍汤”传授给一家回民饭馆，并易名“头脑”，“清和元”的名字也是从那时而来。
从头一年的白露到第二年立春，是喝“头脑”的季节，也是78岁的李春生最忙的日子。他是国家级非物质文化遗产“中医养生·药膳八珍汤”的传承人，1962年便开始在清和元饭店工作，2005年至今，在中华傅山园膳食院从事“中医养生·药膳八珍汤”制作工作。
食客们在太原清和元排队购买“头脑”。 中新社记者 韦亮 摄“我刚工作那会儿，在清和元喝‘头脑’就要排长队，一个是买票的队，一个是取餐的队，无论刮风下雪，人们热情高涨。”李春生说。做了一辈子“八珍汤”的李春生如今已有七八十个徒弟，他们散布在山西大大小小的饭店，传承着这门技艺。
在王和茂的记忆里，清和元最鼎盛时期，一早上能卖出1000碗“头脑”。如今，王和茂正打算成立“头脑”制作技艺大师工作室。“傅山先生的技艺，不能断在我们这代手中，未来我还要多收徒弟，将它继续传承下去。”(完)
向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点****** 有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。 AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。 新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者 科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。 一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。 多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。 大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面 AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。 多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。 但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。 另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。 为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。 另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。 最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。 多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点 AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。 在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。 盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。 目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。 真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。 在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。 眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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