80秒重溫抗戰大捷 | 新四軍重創日寇機械化部隊 擊毀大量飛機坦克汽車
2026-01-06 04:10 3,379次浏览杭州8月9日電(郭天奇)2025賽季中超聯賽第20輪的焦點戰——「雙綠會」將於8月10日在浙江杭州打響，浙江綠城隊坐鎮主場迎戰北京國安隊。9日的賽前新聞發布會上，浙江綠城隊主教練卡內達表示：「我們的球隊此前經歷了艱難的挑戰，拿下了三連勝，明天的比賽對於我們來說是一個非常好的機會，去證明我們也在強隊行列中。」 圖為北京國安隊踩場。郭天奇 攝 聯賽進行至今，浙江綠城隊8勝5平6負，積29分暫列第五位，近五場比賽4勝1負。北京國安隊11勝6平2負積39分，暫列第四位，近三輪聯賽未嘗一勝。 談及球隊近期的失利，北京國安隊主教練塞蒂恩表示：「有些時候大家很容易把比賽結果和比賽過程去聯繫起來，認為我們踢得不好就會輸或是平比賽，踢得好就會贏比賽，但在足球世界中，這是很難控制的。」 據悉，北京國安隊曾在半程登頂，前15輪保持不敗，儘管近期表現不佳，但依舊穩居第一集團。然而，球隊近3輪丟7球的防守表現需引起重視，其此輪的對手浙江綠城隊近期又在進攻端狀態火熱，3輪轟入10球，浙江新援米特裡策展現了強大的個人能力。 「米特裡策是一名很出色的隊員，他速度很快、很有能力。對手確實有自己做得很出色的地方，但也有他們自己的缺點，我們是要分析對手的缺點，然後利用好我們可以利用的地方。」塞蒂恩說。 如今，浙江綠城隊擁有羅馬尼亞國腳米特裡策、巴西中鋒亞戈兩名實力強勁的新援，球隊競爭力進一步提升，王鈺棟、陶強龍、張璦暉、劉浩帆等小將也狀態正佳，這支年輕的球隊志在取得賽季首個四連勝。 值得一提的是，剛剛升入一線隊的小將張璦暉是北京人，此番面對家鄉球隊的豪華進攻線，他將面臨不小的防守壓力。對此，張璦暉表示：「北京國安隊是強隊，但我已經踢了兩場比賽了，我會調整好自己的心態去面對比賽。」 另一邊，出自浙江FC青訓的北京國安隊球員張玉寧將反戈舊主。談及回到浙江作戰的感受，他直言：「回到家鄉比賽感覺很親切。浙江綠城隊也是我們一直很重視的對手，這可能會是一場很困難的比賽。希望能取得勝利，從最近幾場沒能贏球的陰霾中走出來。」(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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