【成都世運會】世運會賽程過半：已產生126枚金牌 10個小項破賽會紀錄
2026-01-27 15:28 6,459次浏览西安8月11日電(記者 張一辰)2025年NBL(全國男子籃球聯賽)全明星賽10日晚在西安落幕。南區明星隊155:133擊敗北區明星隊。在單項賽中，陳澤昂、王思奇、加那爾別克·白謝巴依分別獲得技巧挑戰賽、三分球大賽、扣籃大賽的冠軍。 2025年NBL(全國男子籃球聯賽)全明星賽10日晚間在陝西省體育館落幕。圖為99號球員楊文學投籃。(賽事組委會供圖) 本次全明星周末不僅匯聚聯賽頂尖球星，更以籃球為紐帶，讓競技體育成為傳遞社會公益的橋梁。中國女籃名宿宋曉波以「傳承者」與「公益使者」的雙重身份全程參與活動。在全明星賽中，雙方球隊每投進一個三分球，都將為公益事業貢獻一份力量。 本屆全明星賽延續「南北對抗」傳統賽制。南區陣容由廣西威壯隊李明皓擔任隊長，北區則由湖北文旅隊隊長王曉明領銜，這位「北區票王」的出場引發球迷陣陣歡呼。 作為上賽季NBL總冠軍，香港金牛隊此番三員大將——董健、楊文學和唐才育入選南區明星隊，他們與廣西威壯隊的李明皓、哈姆雷特等球員組成的陣容攻防兼備。 北區明星隊方面，由湖北文旅隊王曉明、路萬通領銜，合肥狂風峻茂隊的劉子豪、陳澤昂等實力球員悉數在列。 比賽一開場，南區明星隊率先發起進攻，楊文學連取7分。而北區明星隊的外援阿諾斯克也開啟表演模式，連續突破內線上演灌籃好戲。上半場結束，南區明星隊79:63領先。 下半場比賽，南區明星隊依舊保持較高命中率，雙方分差一度達到19分。第四節，南區明星隊面對對手的反撲，外援哈姆雷特裡突外投予以回應。隨後，手感火熱的楊文學在進攻端爆發，全場取下40分。最終，南區明星隊155:133取勝，楊文學榮膺本場比賽MVP(最有價值球員)。 從一名草根球員到徵戰職業賽場，兩屆NBL常規賽MVP得主楊文學把成功的秘訣歸結於機遇與苦練。賽後，他表示：「拿到本場的MVP心情很激動，要感謝今天的隊友與對手。明天還有客場比賽要打，所以回去後只會簡單慶祝。」(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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