城事 | 提行李箱逛展的愛書人：「讀書比吃飯重要，一天不讀渾身都難受」
2026-01-30 02:31 7,381次浏览2025年第12屆世界運動會(以下簡稱「成都世運會」)賽程已過半。34個大項的60個分項中，空手道(型、組手)、體育舞蹈(拉丁舞、標準舞)等26個分項已全部完賽，11個分項正在進行中。 這幾天，運動員們在賽場上奮力拼搏，爭金奪銀。賽場之外，他們在成都的生活也同樣精彩。融合先進科技的應用場景和豐富的文化活動，為各國運動員提供了便捷高效的居住體驗和獨特的文化感受。 在世運村，一款智能翻譯眼鏡很受歡迎，成了「村民」交流的神器。這款支持40種語言同聲傳譯的AR設備，可以通過鏡片實時投射雙語字幕，讓來自100餘個國家和地區的運動員圍坐暢談時，既能聊賽事戰術，也能侃火鍋裡毛肚的最佳燙煮時長。「一定要帶一副回家。」一名美國運動員舉著眼鏡興奮地說。 從入住起居、訓練備戰到休閒交流，世運村內「上崗」的眾多科技產品為運動員帶來高效與趣味兼具的創新體驗，這些產品有九成來自成都本土企業的創新。 智能服務無處不在。運動員只需一聲「GoGo，帶我去熊貓商店」，智能機器狗便馱著吉祥物「蜀寶」公仔，帶領他穿過青神竹編燈影搖曳的非遺市集；美甲機器人5秒噴繪出的世運會會徽與熊貓紋樣，引得前來體驗的運動員爭相曬圖；居住區綠地裡的純物理滅蚊機織就「無蚊天網」；泳池中配備4K鏡頭的水下機器人360度探查池壁，能以超強吸力絞殺微米級汙染物；一款融合了視覺追蹤、大屏多點觸控等技術的AI智能互動運動終端設備人氣爆棚…… 憨態可掬的大熊貓作為「頂流萌寵」深受大家的喜愛和關注。訓練和比賽之餘，許多運動員組團打卡成都大熊貓繁育研究基地，開啟國寶探訪之旅。基地內大熊貓紀念品商店的熊貓周邊產品也讓他們瘋狂「剁手」。「我給孩子買了一隻熊貓(玩偶)。」一名國外參賽運動員說，他們在收銀臺排起了長隊，準備將獨特的中國禮物帶給家人和朋友。 世運村內的商業休閒區匯聚了豐富的城市文化體驗活動。非遺代表性傳承人手作、沉浸式非遺體驗、文創展銷等吸引眾多國外運動員駐足，深度感受成都文化魅力。一名奧地利運動員精心挑選了一把新繪的國畫熊貓扇，特意請人題上漢字「康寧」，準備送給奶奶祈願平安。一名巴西女運動員則為養育了15隻貓的媽媽挑選了一件精美的大漆貓貓擺件，她稱讚：「這裡的一切都太棒了。」 這次成都世運會之旅，讓外國選手集體為成都「打call」。一名運動員說：「我從未去過如此大的城市，人們非常友好。」還有運動員感慨成都的宜居環境，「城市裡有許多公園和綠地，所以我真的很喜歡這裡」。 「多個項目即將進入獎牌爭奪階段，必將誕生更多令人難忘的時刻，向世界持續展現成都乃至中國的待客之道以及中華文化的獨特魅力。」國際世界運動會協會主席何塞·佩魯雷納說。 中青報·中青網記者 陳曉來源：中國青年報
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代，Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元，如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹，截至今年6月底，中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會，國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏，國家數據局副局長沈竹林，國家數據局副局長陳榮輝，國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就，並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會，介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示，2024年初，中國日均Token的消耗量為1000億，截至今年6月底，日均Token消耗量已突破30萬億，1年半時間增長了300多倍，這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出，人工智慧快速發展，與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家，多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡，高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來，中國大力推動高質量數據供給，出臺高質量數據集建設相關文件，多部門聯合推動相關工作。同時，持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底，中國已建設高質量數據集超過3.5萬個，總體量超400PB。據悉，1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片，400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹，截至今年6月底，中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣，數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例，高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說，中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%，有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強，推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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