最新监管部门公布行业研究成果,私教1V2训练思路:打造高效健身计划,助力学员共同进步

,20250923 03:22:28 杨从蓉 099

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在健身行业中,私教1V2训练模式越来越受到健身爱好者的青睐。这种模式不仅能够提供更加个性化的服务,还能促进学员之间的互动与竞争,共同进步。本文将为您详细介绍私教1V2训练的思路,帮助您打造高效健身计划。 一、了解学员需求 在开始私教1V2训练之前,教练需要充分了解两位学员的健身目标、身体状况、运动经验以及时间安排等。通过沟通,明确两位学员的共同点和差异,以便制定出符合他们需求的训练计划。 二、制定训练计划 1. 确定训练目标:根据学员的健身需求,设定短期和长期目标。短期目标可以是增加肌肉力量、提高心肺功能等,长期目标则是塑造体型、改善健康状况等。 2. 制定训练内容:根据学员的身体状况和目标,设计合理的训练内容。训练内容应包括有氧运动、无氧运动、拉伸运动等,确保训练的全面性。 3. 分配训练强度:针对两位学员的身体状况和训练进度,合理分配训练强度。避免因强度过大导致受伤,同时确保训练效果。 4. 制定训练周期:根据学员的训练目标,设定合适的训练周期。一般来说,每周训练3-4次,每次训练时间为60-90分钟。 三、训练过程中注意事项 1. 互动与竞争:在训练过程中,教练应鼓励两位学员相互竞争,激发他们的潜能。同时,保持良好的互动,让学员感受到团队精神。 2. 个性化指导:针对两位学员的不同特点,教练应给予个性化的指导。例如,针对力量不足的学员,可以适当增加力量训练;针对心肺功能较差的学员,可以增加有氧运动。 3. 监控进度:教练需要定期监控学员的训练进度,及时调整训练计划。确保学员在训练过程中不断进步。 4. 安全第一:在训练过程中,教练要时刻关注学员的安全,避免因动作不规范导致受伤。 四、训练后的恢复与调整 1. 恢复:训练后,教练应指导学员进行适当的拉伸和放松,帮助肌肉恢复。同时,提醒学员保持良好的作息,保证充足的睡眠。 2. 调整:根据学员的训练进度和反馈,教练应适时调整训练计划。确保学员在训练过程中不断突破自我,实现健身目标。 总之,私教1V2训练模式能够为学员提供更加个性化的服务,帮助他们共同进步。通过了解学员需求、制定训练计划、关注训练过程中的注意事项以及训练后的恢复与调整,教练可以打造出高效的私教1V2训练计划,助力学员实现健身目标。

出品|虎嗅科技组作者|余杨编辑|苗正卿头图|视觉中国9 月 19 日消息,Figure 宣布与 Brookfield 达成战略合作,扩展 AI 基础设施并打造全球最大的人形机器人预训练数据集。不仅如此,Brookfield 还参与了 Figure 的 C 轮融资。这意味着,人形机器人的训练不再停留于一行行代码里,而是走向真实世界," 纯技术 " 与现实联姻了。作为全球最大的房地产持有者之一,Brookfield 拥有超过 10 万套住宅单元,此外还拥有超过 5 亿平方英尺的商业办公空间和 1.6 亿平方英尺的物流空间,覆盖北美、欧洲、亚洲等多个市场。这些多样化的环境为 Figure 提供了理想的 " 实验室 ",可用于采集人形机器人在真实世界中的关键训练数据。通过在 Brookfield 的住宅、办公和物流场景中录制人体动作和交互视频,Figure 将积累海量的高质量 AI 训练数据。这些数据将用于训练其自主研发的 Helix 视觉 - 语言 - 行动模型,帮助人形机器人学习如何在以人为中心的复杂环境中进行导航、感知和操作。这项数据采集工作已于 2025 年 8 月正式启动,并计划在未来 12 个月内扩展到 Brookfield 全球数百个物业,涵盖从高层公寓到物流仓库的多种场景。也就是说,在住宅环境中,机器人将学习如何在狭窄的走廊中移动、开门或处理日常家务任务;在商业办公空间,机器人将适应动态的人群流动和复杂的办公设备操作;在物流场景中,机器人将训练如何高效搬运货物并与自动化系统协作。这些多样化的数据集将显著提升 Figure 人形机器人的通用性,使其能够适应不同文化背景和使用场景。除数据收集外,该合作还将探索更广泛的基础设施合作——包括支持下一代 GPU 数据中心、机器人训练环境所需的不动产,以及跨越 Brookfield 全球业务版图的商业应用案例。" 这一合作是我们打造通用人形机器人的历程中一个重要的里程碑。"Figure 创始人兼 CEO Brett Adcock 表示,"Brookfield 的规模为我们提供了无与伦比的平台,能够在多种家庭环境中获取大量真实的、类人化的导航与操作数据,而这些数据对于实现通用人形机器人至关重要。"Brookfield CEO Bruce Flatt 则表示:" 这种合作方式进一步巩固了 Brookfield 在整合人工智能以提升实物资产与业务生产力方面的领先地位。"自合作公布以来,Figure 已在其位于加州的研发中心完成了首批基于 Brookfield 物业的数据集测试。初步结果显示,Helix 模型在处理复杂环境(如拥挤的办公大厅或多层住宅楼)时的导航能力提升了约 35%,动作精准度提高了 20%。Figure 计划在 2026 年第一季度推出基于这些数据的 Helix 2.0 版本,进一步增强机器人的自主决策能力。此外,双方正在探讨将合作扩展到 Brookfield 的亚洲和欧洲市场,特别是在新加坡和伦敦的智能城市项目中。这些地区的高密度城市环境将为 Figure 提供更复杂的测试场景,助力其开发适应全球市场的通用机器人。行业分析师指出,Figure 与 Brookfield 的合作可能引发人形机器人行业的 " 数据竞赛 "。随着其他公司(如 Tesla 的 Optimus 项目和 Boston Dynamics)也在加速推进类似技术,Figure 通过与 Brookfield 的合作获得了先发优势。市场研究机构 Global Robotics Insights 预测,到 2030 年,全球人形机器人市场规模将达到 500 亿美元,而真实世界数据将成为竞争的关键。Figure 与 Brookfield 的战略合作不仅是技术与房地产的跨界融合,更是 AI 驱动的未来生活方式的一次大胆探索。通过整合 Brookfield 的全球资源和 Figure 的尖端技术,双方正在共同绘制一幅人形机器人走进千家万户、融入各行各业的蓝图。这不仅将重塑机器人行业的发展轨迹,也为 AI 在现实世界中的应用开辟了新的可能。
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