Berita
Microsoft meluncurkan phi-4-rasing-plus, model kecil, kuat, terbuka dan terbuka!
Bergabunglah dengan buletin harian dan mingguan untuk mendapatkan pembaruan terbaru dan konten eksklusif untuk meliput kecerdasan buatan terkemuka di industri ini. Pelajari lebih lanjut
Microsoft Research Itu mengumumkan rilis phi-4-rasing-plusModel bahasa kelas terbuka dirancang untuk tugas yang membutuhkan pemikiran yang mendalam dan terorganisir.
Bergantung pada struktur PHI-4 yang dirilis sebelumnya, model baru menggabungkan subjek pembelajaran untuk pengawasan dan penguatan untuk memberikan peningkatan kinerja pada standar dalam tugas matematika, sains, pengkodean dan logika.
PHI-4-Rasning-plus adalah model konverter yang padat dari 14 miliar pengkodean hanya mengkonfirmasi kualitas pada skala. Pelatihannya termasuk 16 miliar simbol-8,3 miliar dari mereka data buatan yang unik dan kelompok kecerdikan di Internet.
Tahap Pembelajaran Penguatan (RL), menggunakan sekitar 6400 masalah yang berfokus pada matematika, menyempurnakan kemampuan berpikir khas.
Model ini dirilis di bawah a Institut Teknologi Massachusetts -Sables Penggunaan aplikasi komersial dan institusi luas, kontrol atau distilasi, tanpa pembatasan-yang kompatibel dengan kerangka kerja inferensi yang digunakan secara luas termasuk merangkul transformator wajah, VLM, LLAMA.CP, dan Ollama.
Microsoft memberikan rekomendasi terperinci tentang parameter inferensi dan mengoordinasikan permintaan sistem untuk membantu pengembang mendapatkan manfaat maksimal dari model.
Itu melampaui model yang lebih besar
Pengembangan model mencerminkan peningkatan konsentrasi Microsoft pada pelatihan model yang lebih kecil yang mampu bersaing dengan sistem kinerja yang jauh lebih besar.
Meskipun ukurannya yang relatif sederhana, phi-4-rasioning-plus melebihi model yang lebih besar dengan bobot terbuka seperti Deepseek-R1-Distill-70B pada sejumlah standar yang sulit.
Dalam tes matematika AIME 2025, misalnya, akurasi rata-rata yang lebih tinggi ditawarkan untuk lulus semua tiga puluh pertanyaan dalam upaya pertama (pencapaian yang dikenal sebagai “lulus@1”) dari model distilasi pengemudi 70B, dan mendekati kinerja Deepseek-R1 itu sendiri, yang jauh lebih besar dalam parameter 671B.
Pemikiran terorganisir dengan pengaturan
Untuk mencapai hal ini, Microsoft menggunakan strategi pelatihan yang berfokus pada data.
Selama fase kontrol pengawasan, model ini dilatih menggunakan campuran terkoordinasi dari pemikiran sintetis yang luar biasa dan tuntutan berkualitas tinggi.
Ada salah satu inovasi utama dalam pendekatan pelatihan adalah penggunaan output pemikiran terorganisir dengan tanda khusus Simbol.
Ini adalah model untuk memisahkan langkah -langkah berpikir medium dari jawaban akhir, yang meningkatkan transparansi dan kohesi dalam menyelesaikan masalah yang lama.
Belajar penguatan untuk akurasi dan kedalaman
Setelah penyesuaian kinerja, Microsoft telah menggunakan pembelajaran berbasis hasil secara spesifik, RPO Improvement Algorithm (GRPO)-untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi output model.
Fungsi hadiah RL dirancang untuk mencapai keseimbangan antara hak dengan realisme, menghukum pengulangan, dan memaksakan konsistensi koordinasi. Hal ini menyebabkan tanggapan yang lebih lama tetapi lebih berpikir, terutama pada pertanyaan di mana model awalnya tidak memiliki kepercayaan diri.
Pembatasan penelitian dan rekayasa yang lebih baik
PHI-4-RASING-PLUS bertujuan untuk digunakan dalam aplikasi yang mendapat manfaat dari pemikiran berkualitas tinggi di bawah batasan memori atau jintan. Ini mendukung konteks konteks 32.000 secara default dan menunjukkan kinerja yang stabil dalam pengalaman 64.000 simbol.
Lebih baik menggunakannya dalam persiapan seperti obrolan dan mengarah secara optimal dengan sistem sistem yang secara eksplisit membimbingnya ke pikiran melalui masalah selangkah demi selangkah sebelum memberikan solusi.
Pedoman Uji dan Penggunaan Keselamatan yang Luas
Microsoft memainkan formulir sebagai pencari dan komponen IQ Insteract alih -alih menyelesaikan proyeksi semua tugas muara.
Pengembang disarankan untuk mengevaluasi dengan cermat kinerja, keamanan dan keadilan sebelum menerbitkan model dalam risiko tinggi atau lingkungan terorganisir.
PHI-4-RASING-PLUS telah mengalami evaluasi keselamatan intensif, termasuk kemenangan merah oleh tim tim merah Microsoft AI dan standar dengan alat-alat seperti Toxigen untuk mengevaluasi tanggapan mereka melalui kategori konten sensitif.
Menurut Microsoft, versi ini menunjukkan bahwa melalui teknologi data dan teknologi pelatihan yang terkoordinasi dengan cermat, model kecil dapat memberikan kinerja logis yang kuat – akses demokratis terbuka ke boot.
Di bawah ini adalah versi revisi dari departemen antik yayasan dengan nada yang lebih teknis yang mirip dengan berita, sejalan dengan pos teknologi bisnis:
Efek dari pembuat keputusan teknis dari lembaga
Versi phi-4-rasing-plus dapat memberikan peluang yang signifikan bagi para pemangku kepentingan teknisi bagi lembaga yang mengelola pengembangan model kecerdasan buatan, kebetulan atau infrastruktur data.
Untuk insinyur intelijen buatan dan model manajer siklus hidup, ukuran parameter 14B model menawarkan kinerja standar kompetitif pilihan yang berlaku untuk pemikiran kinerja tinggi tanpa persyaratan infrastruktur untuk model yang jauh lebih besar. Ini memberikan kompatibilitas dengan kerangka kerja seperti Hugging Facial, VLM, Llama.cpp dan Ollama Adapters melalui cerobong asap dari berbagai lembaga, termasuk lingkungan tanpa alas kaki dan server.
Anda mungkin menemukan tim yang bertanggung jawab untuk menerbitkan model pembelajaran otomatis dan memperluas ruang lingkup dukungan mereka untuk model 32k-Ukeen-Can mencapai 64.000 dalam tes khusus dalam kasus penggunaan berat seperti analisis hukum, jaminan kualitas teknis atau pemodelan keuangan. Struktur terpadu pemisahan rantai berpikir dari jawaban akhir juga dapat menyederhanakan integrasi ke dalam fasad di mana penjelasan atau pengawasan diperlukan.
Untuk tim intelijen yang cerdas, PHI-4-eracting-plus menawarkan struktur khas yang dapat lebih mudah dibakar dalam jaringan pipa dengan pembatasan sumber daya. Ini terkait dengan skenario di mana pemikiran harus terjadi pada waktu yang sebenarnya di bawah pembatasan jintan atau biaya. Kemampuannya untuk menggeneralisasi masalah domain, termasuk NP, seperti 3SAT dan TSP, menunjukkan manfaat dalam perencanaan algoritma dan menggunakan dukungan keputusan dengan cara yang secara eksplisit melebihi yang ditargetkan selama pelatihan.
Utas rekayasa data juga dapat mempertimbangkan koordinasi pemikiran dalam model-desainer untuk mencerminkan langkah-langkah untuk menyelesaikan masalah menengah–mekanisme untuk melacak konsistensi logis melalui urutan panjang data terorganisir. Format output terstruktur dapat digabungkan menjadi lapisan verifikasi kesehatan atau sistem pendaftaran untuk mendukung klarifikasi data yang kaya data.
Dari sudut pandang tata kelola dan keselamatan, phi-4-eracting-plus mencakup beberapa lapisan keselamatan setelah pelatihan dan menjalani tes agresif oleh Microsoft International AI Red. Untuk organisasi yang tunduk pada persyaratan kepatuhan atau pengawasan, ini dapat mengurangi pengeluaran umum untuk mengembangkan fungsi penyelarasan yang dialokasikan dari titik nol.
Secara umum, PHI-4-Plus menjelaskan bagaimana kegilaan logika dimulai oleh serangkaian “O” Openai dan Deepseek R1 terus mempercepat model dan pindah ke model yang lebih kecil dan lebih mudah dan harganya terjangkau dan disesuaikan.
Untuk teknisi yang bertanggung jawab atas manajemen kinerja, ekspansi, biaya, dan risiko, ia memberikan alternatif normatif dan dapat ditafsirkan yang dapat dievaluasi dan diintegrasikan dengan basis yang fleksibel-apakah pada akhir penalaran terisolasi, alat ringkas atau sistem AI generasi penuh.
Tautan sumber
Berita
Dijonai Carrington kembali setelah para penguasa yang menelepon dengan aman selama pertandingan Wings
baruAnda sekarang dapat mendengarkan Fox News!
Dallas Winzunai Carrington, wasit, berbicara menentangnya, untuk mengundang keamanannya di sebuah posting media sosial pada hari Jumat.
Selama pertengkaran panas dengan para pejabat saat kehilangan sayap melawan Chicago Sky pada hari Kamis, penjaga keamanan mendekat ketika Carrington menjadi semakin jelas.
Seorang penjaga keamanan bahkan antara Carrington dan seorang pejabat. Pejabat yang bertanggung jawab atas Carrington mundur sambil menarik penjaga keamanan dari kemejanya di depan Carrington untuk melindungi.
Klik di sini untuk lebih banyak liputan olahraga di foxnews.com
Courtney Vandrezlot, kiri, dari Chicago Sky dan Dijunai Carrington, pergi dari Dallas Wing ke Bumi untuk mendapatkan bola longgar di babak kedua di Wintest Arena, 29 Mei 2025, di Chicago. (Gambar Geoff Stellfox/Getty)
Carrington menanggapi kecelakaan itu pada publikasi hari Jumat, menunjukkan bahwa panggilan keamanan “microggressed”.
“Keamanan … ketika saya benar -benar menghadapi percakapan sipil, itu gila. Berbahagialah kamu,” keamanan “di sana …” tulis Carrington pada klip kecelakaan dengan “hashtg”, memiliki kesalahan ejaan.
Fox News Digital telah tiba di WNBA dan langit untuk memberikan komentar.
Tampaknya Digonai Carrington, sesama Kitlene Clark berkunjung
Dallas Wanjz Sherrill Sobs juga berbicara menentang wasit yang menyerukan keamanan di sebuah pos di X.
“Jika pria ini takut (apa, saya tidak tahu) dan saya membutuhkan keselamatan, maka dia seharusnya tidak bisa merujuk lagi! Ini tidak bisa nyata!” Buku Swoopes.
Carrington menjadi tokoh kontroversial di WNBA musim lalu.
Sebagai anggota Connecticut Sun pada tahun 2024, Carrington memberi Indiana, Ketlin Clark, mata hitam setelah memeluknya selama pertandingan di babak pertama kualifikasi pada bulan September. Carrington tertawa Dengan rekannya Marina Mapri setelah kecelakaan itu.
Kiper Connecticut Sen Digonai Carrington (21) Indiana Caitlin Clark (22) di paruh kedua pertandingan basket WNBA di Indianapolis 28 Agustus 2024. (Foto AP/Michael Conroy)
Carrington mengatakan dia tidak sengaja mendapatkan Clark dan bahwa dia tidak menertawakan kecelakaan itu. Namun, tampaknya menjelaskan kontroversi tentang Black Clark dalam video Instagram langsung pada bulan Oktober.
Dalam video itu, Carrington dan temannya, Nallisa Smith, yang bermain dengan demam Indiana bersama Clark, ada di dapur mereka ketika Smith Carrington membanjiri mata.
Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News
“Atau, kamu mendorongku ke mata,” kata Carrington. Smith meminta maaf, dan keduanya tertawa.
“Apakah Anda sengaja melakukannya?” Carrington bertanya.
Selama musim liga “tak tertandingi” pada bulan Januari, Carrington mengenakan kemeja yang katanya, “F-Donald Trump” sambil berjalan di Wayfair Arena di Miami, Florida.
Setelah itu, selama konferensi pers demi satu bulan itu, Carrington mengumumkan bahwa sudah waktunya bagi para pemain di WNBA untuk “mengambil tindakan” sebagai tanggapan atas kebijakan Presiden Donald Trump.
Digonai Carrington berinteraksi dari Dallas Wings tanpa koneksi selama babak kedua melawan Chicago Sky 29 Mei 2025, di Wintest Arena, Chicago. (Ikon Melissa Tamiz/Olahraga via Getty Images)
“Kami melihat bahwa beberapa kebijakan sudah mulai berlaku, dan tentu saja, ini berarti seperti WNBA dan keberadaan banyak gerakan ini. Sudah waktunya bagi kami untuk mengambil tindakan,” kata Carrington.
“Ini harus dilakukan sebagai wanita, dan hak -hak perempuan diambil. Seperti, sekarang, hak LGBTQ sekarang diambil. Belum, tetapi tentu saja dalam bisnis.”
Digital Fox News Cakupan Olahraga di XDan berlangganan Newsletter Fox News Sport Hold.
Bergabunglah dengan buletin harian dan mingguan untuk mendapatkan pembaruan terbaru dan konten eksklusif untuk meliput kecerdasan buatan terkemuka di industri ini. Pelajari lebih lanjut
Saat Marc Beniof, CEO Salesforce Baru-baru ini Perusahaan tidak akan mempekerjakan insinyur lain pada tahun 2025, mencatat bahwa “30 % produktivitas meningkat pada teknik” karena kecerdasan buatan, dikirim riak melalui industri teknologi. Berita utama dengan cepat membingkai sebagai awal dari akhir insinyur manusia – kecerdasan buatan datang ke fungsinya.
Tapi tajuk utama itu benar -benar melewatkan sasaran. Apa yang sebenarnya terjadi adalah transformasi rekayasa itu sendiri. Gartner Name Agentic AI Sebagai arah teknis terbaik tahun ini. Perusahaan juga memprediksi 33 % dari aplikasi program kelembagaan akan mencakup agensi AI pada tahun 2028 – sebagian besar, tetapi jauh dari adopsi global. Jadwal peregangan menunjukkan pengembangan bertahap alih -alih alternatif grosir. Bahaya sebenarnya bukanlah fungsi kecerdasan buatan; Para insinyur yang gagal beradaptasi dan meninggalkan pengembangan sifat pekerjaan teknik.
Realitas, melalui industri teknologi, mengungkapkan ledakan kepada insinyur yang menuntut yang memiliki pengalaman dalam kecerdasan buatan. Perusahaan layanan kejuruan merekrut insinyur yang memiliki pengalaman di bidang gym, dan perusahaan teknologi fokus pada posisi rekayasa yang sama sekali baru yang fokus pada penerapan kecerdasan buatan. Pasar profesional yang dapat membuat efektif dari alat kecerdasan buatan sangat kompetitif.
Sementara klaim produktivitas kecerdasan buatan mungkin didasarkan pada kemajuan nyata, iklan ini sering mencerminkan tekanan investor untuk profitabilitas sebanyak kemajuan teknologi. Banyak perusahaan yang brilian dalam membentuk akun untuk menempatkan diri mereka sebagai pemimpin di AI- strategi yang kompatibel dengan harapan pasar yang lebih luas.
Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengubah Pekerjaan Rekayasa
Hubungan antara kecerdasan buatan dan rekayasa berkembang dalam empat cara utama, yang masing -masing mewakili kemampuan khas yang meningkatkan bakat rekayasa manusia, tetapi tentu saja tidak menggantikannya.
Kecerdasan buatan unggul dalam ringkasan, yang membantu insinyur melaporkan kode besar, dokumentasi, dan spesifikasi teknis dalam penglihatan yang dapat diimplementasikan. Alih -alih menghabiskan jam kerja untuk dokumen, insinyur dapat memperoleh ringkasan yang dibuat dari kecerdasan buatan dan fokus pada implementasi.
Juga, kemampuan kecerdasan buatan menyimpulkan analisis pola dalam kode dan sistem dan secara proaktif menunjukkan peningkatan. Ini memungkinkan para insinyur untuk mendefinisikan kesalahan potensial dan membuat keputusan yang kuat lebih cepat dan dengan lebih percaya diri.
Ketiga, kecerdasan buatan telah membuktikan bahwa ia secara signifikan cerdas dalam mengkonversi instruksi perangkat lunak antar bahasa. Ini sangat berharga, karena lembaga memperbarui cerobong teknis mereka dan mencoba mempertahankan pengetahuan kelembagaan yang termasuk dalam sistem lama.
Akhirnya, gen AI yang sebenarnya ada dalam kemampuan ekspansi – membuat konten baru seperti instruksi perangkat lunak, dokumen, atau bahkan struktur sistem. Insinyur menggunakan kecerdasan buatan untuk mengeksplorasi lebih banyak kemampuan daripada yang mereka bisa sendiri, dan kami melihat kemampuan ini untuk mengubah rekayasa melalui industri.
Dalam perawatan kesehatan, kecerdasan buatan membantu menciptakan sistem instruksi medis khusus yang bergantung pada pasien yang ditentukan untuk pasien dan riwayat medis. Dalam manufaktur farmasi, sistem AI yang ditingkatkan meningkatkan jadwal produksi untuk mengurangi limbah dan memastikan penghematan obat kritis yang cukup. Bank -bank utama di Gen AI telah berinvestasi untuk periode yang lebih lama daripada yang juga disadari kebanyakan orang; Mereka membangun sistem yang membantu mengelola persyaratan kepatuhan yang kompleks sambil meningkatkan layanan pelanggan.
Adegan keterampilan rekayasa baru
Karena Amnesty International memulai kembali pekerjaan teknik, itu menciptakan spesialisasi dan kelompok baru yang diminati, seperti kemampuan untuk berkomunikasi secara efektif dengan sistem kecerdasan buatan. Insinyur yang unggul dalam bekerja dengan kecerdasan buatan dapat mengekstraksi hasil yang jauh lebih baik.
Seperti bagaimana DevOps muncul sebagai disiplin, model LLMOPS memproses fokus pada penyebaran, pemantauan dan peningkatan LLM di lingkungan produksi. LLMOPS Drift Practitioners mengikuti model, mengevaluasi model alternatif dan membantu memastikan kualitas tetap dari output yang dibuat dari kecerdasan buatan.
Buat lingkungan yang seragam di mana alat kecerdasan buatan dapat disebarkan dengan aman dan menentukan. Platform Engineering menyediakan cetakan dan derajat yang memungkinkan para insinyur untuk membangun aplikasi AI-More yang lebih baik. Ukuran ini membantu memastikan konsistensi, keamanan, dan pemeliharaan melalui aplikasi kecerdasan buatan lembaga.
Kerjasama antara manusia-AA dari rentang kecerdasan buatan hanya untuk membuat rekomendasi yang dapat diabaikan manusia, untuk sistem independen yang sepenuhnya independen. Insinyur yang paling efektif memahami kapan dan bagaimana menerapkan tingkat yang tepat dari edan diri pria berdasarkan konteks dan hasil misi yang disajikan.
Kunci integrasi kecerdasan buatan yang sukses
Kerangka tata kelola yang efektif dari kecerdasan buatan – yang menempati peringkat kedua dalam daftar arah atas di Gartner – menciptakan pedoman yang jelas sambil meninggalkan bidang inovasi. Kerangka kerja ini berurusan dengan pertimbangan moral, kepatuhan organisasi dan manajemen risiko tanpa mencekik kreativitas yang membuat kecerdasan buatan berharga.
Alih -alih berurusan dengan keamanan sebagai ide nanti, organisasi yang sukses membangunnya dalam sistem kecerdasan buatan sejak awal. Ini termasuk tes kelemahan yang kuat seperti halusinasi, injeksi cepat dan kebocoran data. Dengan mengintegrasikan pertimbangan keamanan dalam proses pengembangan, institusi dapat bergerak cepat tanpa prasangka untuk keselamatan.
Insinyur yang dapat merancang AI agenic AI menciptakan nilai yang bagus. Kami melihat sistem di mana model Amnesty International berurusan dengan pemahaman tentang bahasa alami, yang lain yang mengarah pada pemikiran, dan menghasilkan respons ketiga yang sesuai, yang semuanya bekerja dalam konser untuk memberikan hasil yang lebih baik daripada yang dapat diberikan oleh model mana pun.
Sementara kami cenderung mengembangkan hubungan antara insinyur dan sistem kecerdasan buatan dari alat dan pengguna ke sesuatu yang lebih mahkota. Sistem kecerdasan buatan saat ini kuat tetapi terbatas; Mereka tidak memiliki pemahaman yang nyata dan bergantung pada bimbingan manusia. Sistem masa depan mungkin menjadi kolaborator nyata, mengusulkan solusi baru yang melampaui apa yang dipikirkan oleh para insinyur dan menentukan risiko potensial yang mungkin diabaikan manusia.
Namun, peran utama insinyur – memahami persyaratan, mengeluarkan keputusan etis dan menerjemahkan kebutuhan manusia ke dalam solusi teknologi – akan terus diberi kompensasi. Dalam kemitraan antara kreativitas manusia dan AI ini, itu terletak pada kemungkinan memecahkan masalah yang belum dapat kita atasi sebelumnya – ini hanya alternatif.
Rizwan Patel adalah kepala informasi dan keamanan teknologi yang muncul altimet.
Tautan sumber
Rongga yang sangat umum, mempengaruhi 90 % orang dewasa antara usia 19 dan 64 – tetapi sering dapat dicegah.
Rongga yang dikenal sebagai “kerusakan gigi” juga didefinisikan pada bagian padat gigi yang disebabkan oleh kerusakan gigi, menurut Mayo Clinic.
Area ini menjadi lubang atau lubang kecil yang dapat menyebabkan nyeri gigi, infeksi dan bahkan kehilangan gigi.
Bagaimana Anda tahu jika Anda memiliki rongga
Ketika rongga baru saja dimulai, Anda mungkin tidak memiliki gejala sama sekali. Itulah mengapa penting untuk diverifikasi secara teratur dokter gigiDia mengatakan Pusat Penyakit dan Kontrol Pencegahan (CDC).
Bahkan jika mulut Anda baik -baik saja, profesional mungkin dapat menangkap sinyal yang lebih kecil sebelum pertumbuhan pembusukan.
Apakah Ozemic menghancurkan gigi Anda? Apa yang Anda ketahui tentang mempengaruhi kesehatan gigi
Setelah dekomposisi lebih besar, mungkin ada gejala seperti nyeri gigi, nyeri parah saat makan, lubang yang terlihat di gigi, atau pewarnaan di permukaan gigi atau rasa sakit saat menggigit.
Penyebabnya adalah lubang pada gigi di mana bakteri dapat diakses. (ISTOCK)
Apa yang menyebabkan rongga?
Piring gigi yang terbentuk di mulut adalah apa yang mengarah pada dekomposisi gigi, dan proses yang menciptakan rongga.
Bentuk hitam kapan Bakteri di mulut Bercampur dengan “makanan manis atau bertepung” seperti susu, jus, roti dan pasta, menurut Cleveland Clinic.
Paparan fluoride yang terkait dengan “efek berbahaya” pada kesehatan wanita hamil dan bayi
Jika gula dan karbohidrat ini tidak dikeluarkan dari gigi melalui kebiasaan sehat, seperti benang normal dan sikat setelah makan, bakteri mulai memakannya, kasus di atas.
Asam bakteri menyingkirkan enamel gigi, meninggalkan lubang kecil yang membedakan tahap pertama rongga. Bakteri dan asam dapat masuk melalui lubang -lubang ini dan mencapai interior gigi yang lemah, menyebabkan rasa sakit dan masalah yang lebih parah.
Jika gula dan karbohidrat dari gigi Anda tidak bersih dengan benar, bakteri mulai memberi makan dan memakai cangkang luar gigi yang padat. (ISTOCK)
Fox News Digital sebelumnya berbicara kepada Dr. Ricky Marshall tentang efek asam lambung dan air liur pada kesehatan gigi.
Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News
“Jumlah asam dan kontak yang akan datang dengan gigi akan sepenuhnya berkontribusi pada peningkatan dekomposisi gigi,” kata Marshall, pemilik Stratland Dental di Glenel, Arizona, dan dokter gigi di Wolf for the Teeth and Orthodontics in Queen Crick. Arizona.
“Campuran mulut kering dan peningkatan asam lambung bisa berbahaya bagi gigi,” katanya.
Mulut kering, terkait dengan alasan seperti mendengkur dan mungkin beberapa obat, dapat meningkatkan risiko pengurangan gigi karena produksi air liur yang rendah.
“Ini melempar air liur asam Anda dan membantu memperbaiki enamel,” kata pusat kontrol penyakit di situs webnya. “Jika perbaikannya tidak cukup cepat, bakteri masuk dalam usia Anda dan Membuat”
Para ahli mengatakan air liur membantu menghilangkan bakteri untuk mencegah plak terbentuk, sehingga penting untuk mengobati gejala mulut kering saat muncul. (ISTOCK)
Cara untuk mencegah rongga
Klinik Cleveland merekomendasikan untuk membersihkan gigi dengan sikat lembut dua kali sehari, dan sempurna setelah setiap makan.
Klik di sini untuk mendaftar di buletin kesehatan kami
Para ahli juga merekomendasikan pengurangan makanan, minuman manis dan minuman. Seperti disebutkan di atas, ini dapat dicampur dengan bakteri dan meningkatkan akumulasi pelat gigi.
Untuk lebih banyak artikel kesehatan, kunjungi www.foxnews.com/health
“Anda harus mengunjungi dokter gigi setiap tahun, terutama untuk menemukan rongga,” Pusat Pengendalian Penyakit direkomendasikan.
Untuk rongga kecil, dokter gigi dapat merekomendasikan menggunakan fluoride atau produk lainnya. Rongga besar mungkin memerlukan tambalan atau bahkan saluran root.
Berita8 tahun agoThese ’90s fashion trends are making a comeback in 2017
- Berita8 tahun ago
The final 6 ‘Game of Thrones’ episodes might feel like a full season
- Berita8 tahun ago
According to Dior Couture, this taboo fashion accessory is back
- Berita8 tahun ago
The old and New Edition cast comes together to perform
- Berita8 tahun ago
Phillies’ Aaron Altherr makes mind-boggling barehanded play
- Berita8 tahun ago
Uber and Lyft are finally available in all of New York State
- Berita8 tahun ago
Disney’s live-action Aladdin finally finds its stars
- Berita8 tahun ago
Steph Curry finally got the contract he deserves from the Warriors
