读懂这 10 句现实忠告，少踩无数坑

变色还可以吃吗?蕨菜

一般是可以吃的。 蕨菜放在清水中浸泡毕竟可以很好的泡两延长其保存,而且还可以防止蕨菜出现老化变色的情况,一般这种方法可以保存3-5天左右,所以如果蕨菜放在。

蕨菜泡久可以吃吗 - 业百科

蕨菜中是天还蕨类植物的鲜嫩根茎,其中含有丰富水分、碳水化合物等,蕨菜容易滋生细菌而腐烂,保存时间并不长,如果浸泡在水中可以在一定程度上延长其保存时间。

我买的泡两蕨菜开水烫了，然后泡在冷水里面，天还一级片在线可以放几天?蕨菜-...

夏天两三天就坏了,冬天可以放一星期。

家里蕨菜用盐水浸泡了，泡两盐水泡蕨菜保质期多长时间呢?天还-九州醉...

每个蔬菜的保持时间都是不一样的,而且还跟你保鲜它的方法是有关系的。所以盐水泡蕨菜保质期,蕨菜如果是放冰箱的话,保质期会比较长一些,在10~15天左右。

新鲜撅子泡多久可以炒?泡两

吃蕨菜要先泡上两个小时再说。吃前一定要用清水浸泡两小时以上,天还进行解毒处理,否则食用后会出现全身不适,严重者会出现皮肤癍疹;而食用野蕨菜前,最好先将蕨菜。

蕨菜用水怎么泡管时间久?蕨菜91成人抖音观看入口

鲜蕨菜清炒、炒五花肉、泡两煲汤皆十分适宜,天还口感滑嫩,味道清香,但烹饪前需浸泡几小时(也有人说要泡两天,其实不大需要),接着焯水,能去其苦涩味。 干蕨菜的制作。

蕨菜泡后可以放冰箱第二天吃吗?

答:最好是当天泡当天吃!放冰箱第二天肯定不怎么好!

蕨菜吃了有害处吗?

蕨菜每年上市的季节没有几天,采摘不及时的蕨菜变老就不能食用。所以现在有厂家大量收购蕨菜,加工成腌渍品一年四季都可以供应。 蕨菜吃了有害处么 一,老公看片小时候每。

为了去掉蕨菜的毒性，新鲜蕨菜泡多久合适?-九州醉餐饮网

一般是用米汤或淘米水泡至蕨菜发软,或者泡2小时以上,中间可以加上少许白糖一起泡,主要是为了去除苦涩味和新鲜蕨菜里面的少部分有毒物质及灰尘等,这。

家里有一些新鲜蕨菜，想问一下蕨菜泡多久比较好?-九州醉餐饮网

建议你在做蕨菜之前先用清水把他们洗干净,接着就继续用清水泡两个多小时就好了。另外最好再用沸水烫一下,再用凉水冲洗一下,这样可以去除蕨菜异味。

1、17C一起草CAD网站蕨菜放在清水中浸泡可以延长其保存时间，还可防止蕨菜出现老化变色情况，可保存3天左右。蕨菜浸泡两天可以食用，不会对身体产生不良影响。

2、蜜桃av蕨菜，蕨科蕨属欧洲蕨的一个变种，植株高可达1米。根状茎长而横走，密被锈黄色柔毛，以后逐渐脱落。叶远生；柄长20~80厘米，基部粗3~6毫米，褐棕色或棕禾秆色，略有光泽，光滑，上面有浅纵沟1条。叶干后近革质或革质，暗绿色，上面无毛，下面在裂片主脉上多少被棕色或灰白色的疏毛或近无毛。叶轴及羽轴均光滑，小羽轴上面光滑，下面被疏毛，少有密毛，各回羽轴上面均有深纵沟1条，沟内无毛。

AI音乐“狂飙”，行业正在遭遇怎样的冲击？

　　■AI正在淘汰的不是创作本身，而是低技术含量、可批量复制的工作，比如用于短视频配乐、商业广告等的功能性音乐

　　■在歌曲领域，真实的表达来自人类的情感与经历。AI时常表现得循规蹈矩，而真人演绎时不免会有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后，是很鲜活的东西

　　■站在平台视角，AI也在不断推动行业发展、优化行业生态，让大量过去没有专业音乐创作能力的人也能创作出还不错的音乐，反推更多专业从业者去产出比AI创作更好的音乐作品和内容

　　记者 束涵 见习记者 余敏之

　　AI音乐，正以惊人的速度涌入市场。数据显示，2025年，仅Suno一个制作软件，用户每天生成的歌曲就超过700万首，相当于两周就能生成近亿首歌曲，体量惊人。

　　创作的门槛正变得史无前例地低。不久前，谷歌在旗下亿级用户产品Gemini中上线音乐生成功能：一句话、一张照片，数十秒就能生成一段完整音乐。去年年底，腾讯音乐旗下的AI创作工具“VEMUS未音”正式发布，主打让零基础的人也能轻松发歌。

　　在这股AI音乐洪流中，大量歌曲被打上“AI感强”“粗糙”的标签，但也有一批作品让人真假难辨，甚至被认为比真人演绎更有味道。当人与AI的听感边界日渐模糊，音乐制作行业会遭遇怎样的冲击？

　　谁在被取代？

　　在传统音乐创作链条上，生成式AI的冲击并非“平均用力”。

　　首当其冲的，是那些为平台量产歌曲的作词、编曲的工种。“Suno这些平台确实很厉害，比很多词曲作者高效得多。”广东某唱片公司的音乐制作人Rey说。他口中的Suno，是目前全球最火的AI音乐生成平台之一。用户只需输入简单的歌词和风格提示，几十秒就能生成一首包含人声、旋律、编曲的完整歌曲。“我认识的一些词曲作者，要不就回老家了，要不就改行学别的了。”

　　音乐制作人莫芷铭身边也有人因此失业。他注意到这背后创作模式的变化——以前一个公司要制作10首歌，需要找5个编曲人，每人编两首。现在，公司用Suno10分钟就能生成10首，快速筛选出两首有潜力的，再让人去临摹和精修。“本来5个人的活，现在两个人就能干。”

　　但产业链并非全线遇冷，某些工种反而表现出一定的抗压性。比如混音。这是将多轨音频通过专业处理，融合成富有层次和空间感的最终成品的环节。“其实混音行情反而更好了，有些人甚至转行去做了混音。”Rey解释，由于AI混音技术不成熟，在词曲价格普降的情况下，制作公司更愿意在混音这个仍需人工精雕细琢的环节上投入更多。

　　混音为何能守住阵地？Cashmere Studios是一家位于上海静安区的专业音频制作工作室，主理人卡卡告诉记者，混音涉及极为主观的感性判断，难以被算法完全量化。“客户找混音师，就像买衣服时找闺蜜参谋，需要的是带有个人审美和情感导向的建议，而非标准化的技术输出。”

　　从技术角度看，混音这个环节尚未出现强有力的AI工具，其核心在于数据壁垒。“很多历史数据难以获得，比如某些专业软件的混音插件、硬件设备的具体操作参数，第三方很难批量采集，整个混音过程类似一个‘黑盒’。”卡卡解释。也就是说，要训练一个能媲美顶级混音师的AI，需要海量、高质量且开放的操作数据，目前很难实现。

　　采访中，几名音乐人对AI的共识是：它正在淘汰的不是创作本身，而是低技术含量、可批量复制的工作，比如用于短视频配乐、商业广告等的功能性音乐。按照AI目前的技术水平，生成的歌曲就像一张大众脸，工整、合格，但缺少辨识度与灵魂。而市场对这部分内容的需求，正在被AI高效满足。

　　卡卡说，最近两年一些独立音乐人的收入来源明显减少。“因为和企业合作的商单少了，比如企业内部的活动歌曲制作，企业改为直接用AI软件生成。”Cashmere Studios自身的业务结构也在发生变化，与影视、游戏公司的合作也有一定程度的收缩。“以前大多数公司会采买一些版权音乐，或找乐手合作来做演奏尝试，现在越来越多公司直接借助AI找灵感、做小样。”

　　资深玩家进化

　　技术跃迁的速度，决定着行业震荡的程度。资深玩家正在进化。Suno V5付费使用的Suno Studio专业模式，能实现对生成歌曲的精细化调整。用户能在不影响其他部分的情况下，重新生成歌曲的特定片段，无论是主歌、副歌还是桥段。同时，模型支持一键拆分最多12条原始音轨，可精准提取生成音频中吉他、鼓、贝斯、合成器等多种乐器轨道。这大大方便了音乐工作者，无论是二次编曲，还是后期混音，都能直接应用，效率倍增。

　　更大的变量，在于平台方的入局。今年2月，谷歌宣布其Gemini应用正式集成DeepMind旗下音乐生成模型Lyria 3。用户可以“描述一个想法”，指定某种风格、情绪或节奏，模型就能自动生成歌曲；用户也可以上传照片或视频，Lyria 3会通过分析画面氛围，创作出契合场景的配乐。所有生成的曲目都使用SynthID技术添加了不易察觉的水印，便于检测AI创作内容。

　　谷歌之外，国内音乐平台也未缺席这场竞赛。比如，QQ音乐内嵌“AI作歌”功能，用户可搜索直达，提供“一句话”“填词”“图片”“哼唱”等生成方式。“这类用户有自我表达的诉求，就像过去写日记、拍照一样，音乐也成了他们的一种记录方式。”腾讯音乐VEMUS未音业务负责人Lillian说。

　　去年年底，腾讯音乐旗下AI创作工具“VEMUS未音”正式发布，定位与Suno形成微妙错位——Suno逐渐向专业生产者倾斜，而VEMUS希望降低音乐创作门槛，让更多人有机会用音乐进行自我表达。“很多用户内心想写歌，但不太会定义风格，就像现在很多人不太会问AI问题一样。”Lillian说。为此，VEMUS给用户做了更简单的设计：用户可以参考自己常听的歌曲，让模型从中提取风格灵感。系统会总结当前热点的风格配方，一键调配，甚至可以通过对话的方式，聊着聊着就作出一首歌。

　　随着AI工具的“狂飙”，有人被迫出局，也有人奋力追赶。莫芷铭将AI用作灵感催化剂，“如果自己要创作一首歌，能想到的元素肯定没有AI多，速度也没有AI快，那就让它生成五六个版本，来刺激我的大脑。”而Rey选择深入技术的腹地，研究如何“跑本地模型”。从电力系统专业出身，到转行做音乐，再到如今研究代码，他一直没有停下。

　　重构收益规则

　　当AI生成的海量作品试图流向市场换取回报时，它们会撞上一堵墙——一套尚未适配、仍在重构的收益规则。

　　曾经，AI音乐在国内平台基本处于零分成状态。现实正在发生变化：部分平台已开始试水AI音乐商业分配。比如，网易云音乐推出AI歌曲专属激励金活动，符合要求的AI作品可参与收益分配；抖音旗下汽水音乐则依托短视频生态，为AI音乐提供播放收益与BGM使用分成。

　　即便如此，AI音乐的商业化仍面临双重困境：一是版权与收益规则不清，二是内容质量参差不齐。

　　业内人士解释，现有的商业模式、合作协议、版权授权机制，都是基于传统音乐创作模式建立的。AI音乐的出现，打破了这一体系。同时，内容质量也是绕不开的门槛。大量AI生成的歌曲仍带有明显的机器味，难以与真人作品竞争主流商业市场。

　　实际上，AI音乐能不能赚钱这个问题，不只在于规则制定。莫芷铭提出疑问：“如果一首歌明显是百分之百AI生成的，为什么要分成？”

　　在海外，甚至有平台明确对AI音乐说“不”。今年1月，知名独立音乐平台Bandcamp宣布，禁止AI生成的音乐上架，还规定“完全或主要由AI生成的音乐和音频”不允许发布，任何使用AI工具模仿其他艺术家或风格的行为也被严格禁止。Bandcamp在声明中强调，此举是为了保护真实的人类创作者社群，让乐迷能够确信他们在平台上听到的音乐“是由人类创作的”。

　　争议之下，行业并未停下脚步。尽管AI音乐收益机制尚不成熟，仍有不少机构和创作者在持续布局AI音乐，部分作品进入热门榜单，还有平台已经捧出了自己的AI音乐人。为什么？

　　“这背后有几个驱动因素。”Lillian分析，一是占位，很多公司或个人认为AI音乐是未来方向，提前布局，尝试跑出爆款；二是内容试验，有些人用AI生成大量歌曲，测试用户反馈，甚至有些作品质量不错；三是自我表达，普通用户用AI工具创作音乐，更多是情感记录或社交分享，而非商业目的。

　　与此同时，AI音乐的普及也带来“洗歌”“刷量”等滥用行为。对此，平台也在不断升级技术能力，来识别和治理低质量、侵权内容。

　　“我们正在观察用户的选择和行业的发展。如果AI音乐足够优质，能够被用户喜爱，它自然会进入榜单。未来，我们也可能为AI音乐设立专属榜单，甚至探索新的广告模式、商业化路径。”Lillian说。

　　回归人的价值

　　这场AI对音乐行业的重塑，正触及一个更深层的结构性问题——职业阶梯的断裂。

　　卡卡观察到：“AI可能会导致严重的人才断档。”过去，音乐人可以从接小型项目、写定制化的商业歌曲起步，慢慢积累经验爬升到金字塔顶端。但现在，这些“练手级”的机会正在被AI生成的音乐大规模蚕食。“成为专家的那条路径变窄了，很多人开始考虑转行，或者加入AI音乐制作的大军。”

　　这意味着，未来的音乐行业可能呈现出哑铃型结构——一端是拥有个人IP和不可替代审美的少数人，另一端是使用AI工具批量生产的人，而中间层的生存空间正被急剧压缩。站在平台视角，Lillian则认为，AI在不断推动行业发展、优化行业生态，让大量过去没有专业音乐创作能力的人也能创作出还不错的音乐，也反推更多专业从业者去产出比AI创作更好的音乐作品和内容。

　　这两种观察并非矛盾，而是同一枚硬币的两面：传统的职业中间层或许在缩小，但一个由AI赋能的新手和跨界者构成的大众创作中间层正在出现。这背后，指向专业从业者角色的深刻迁移——从“如何做”的执行者，被推向“做什么、为什么做”的决策者。审美、情感和独立品格，正在成为更稀缺的核心能力。正如硅谷著名天使投资人纳瓦尔在一档播客中所言，AI没有肉身，没有欲望，没有生存本能，本质上依然是“人类知识压缩机和模仿者”。

　　“在歌曲领域，真实的表达来自人类的情感与经历。AI时常表现得循规蹈矩，而真人演绎时不免会有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后，是很鲜活的东西。”卡卡说。

　　一个明显的趋势是，越强调人的连接性的工种，抗风险能力越强。

　　身兼多职的音乐人莫芷铭在采访中展现得很从容，他的主要精力放在需要深度沟通的专辑制作和艺人演唱会演出上，这类工作高度依赖个性化沟通。“艺人有明确的表达意图，音乐需要与现场的视频、灯光、特效以及很多工种紧密协作。像Suno这类工具，目前还处理不了如此细致、综合的创作需求。”

　　卡卡决定将工作室的未来方向锚定在“人与人的深度交流”上，计划打造更大的公共活动空间。“当套路化音乐充斥市场，人们过度沉浸在虚拟世界中，‘物极必反’的规律将会生效。”他依然希望，大家能回归真实的、面对面的线下沟通。

　　《解放日报》（2026-03-24 05版）

[ 责编：张晓荣 ] 阅读剩余全文（）

勇士锋线新秀：理查德是我关系最好的队友，我最喜欢蒂芙尼·海斯

金州勇士在今年NBA选秀大会中用首轮第11号签选中的锋线新秀亚克塞尔·伦德伯格（Yaxel Lendeborg）最近在参加活动时接受了采访，他也在采访中谈到了一些话题。

在谈到相处过程中最投缘的勇士队友，以及自己已经见到过的一众传奇球星时，伦德伯格表示：最投缘的队友应该是威尔·理查德（Will Richard），我们是一同打夏季联赛的伙伴。虽然我们才刚刚认识，但我们很快就打成一片了。至于传奇人物，我见到过斯蒂芬-库里（Stephen Curry）、德雷蒙德-格林（Draymond Green）这一批人，还有艾尔-霍福德（Al Horford）。几乎勇士全队的班底都堪称传奇。而且我在夏季联赛期间居然还见到了凯里-欧文（Kyrie Irving），感觉简直是不可思议。

在谈及自己喜欢的WNBA球员，伦德伯格表示：我最喜欢的WNBA球员是金州女武神（Golden State Valkyries）的蒂芙尼·海耶斯（Tiffany Hayes），几乎整支女武神队的球员我都很欣赏。她们打出了非常赏心悦目的篮球风格。我特别爱看她们打球，尤其是她在场上流露出来的那份快乐，还有她身上那种永远充满活力的比赛状态。

伦德伯格出生于2002年9月，即将年满24岁，是2020届高中生，没有高中生排名，没有星级，是今年NBA选秀大会中勇士在首轮第11顺位选中的锋线球员。根据联合试训体测环节的数据，伦德伯格的裸足身高为205.0cm，体重为109.5kg，臂展为221.8cm，站立摸高为276.0cm。拉斯维加斯夏季联赛期间，伦德伯格总共出场6次，场均出场时间达到了28.3分钟，场均数据为14.8分6.8篮板（2.2前场篮板）4.0助攻1.5抢断0.7盖帽，还有2.2次失误和3.3次犯规，投篮命中率45.9%（5.7/12.3），三分命中率35.7%（1.7/4.7），罚球命中率80.0%（1.3/1.7）。