解鎖來自中國紅軍城的「文旅應急技能盲盒」
2025-10-29 13:43 3,761次浏览北京8月12日電(記者 劉星晨)以一冠兩亞的成績，國乒結束了世界桌球職業大聯盟(WTT)橫濱冠軍賽的徵程，陳幸同擊敗隊友孫穎莎登頂女單冠軍，王楚欽不敵張本智和獲得亞軍。 本次比賽，國乒女隊發揮穩定，戰勝了早田希娜、大藤沙月等多位實力派選手，無人在外戰中被淘汰的她們提前鎖定了冠亞軍。 WTT橫濱冠軍賽男、女單冠軍自拍。圖片來源：世界桌球職業大聯盟社交媒體 相較之下，國乒男隊的表現有些不盡如人意。決賽中，王楚欽與老對手張本智和相遇。比賽前，二人共有13次交手，王楚欽以12勝1負全面佔據上風。據統計，王楚欽此前已經取得了對陣張本智和的8連勝。但這場決賽中，張本智和自開局便展開搏殺，快速取得了3:0領先，最終在主場以4:2奪冠。 賽後，張本智和脫衣慶祝，用「難以置信」來形容本次奪冠。 圖片來源：日本媒體報導截圖 日本媒體則將張本智和的橫濱登頂定義為歷史性的勝利。採訪中，張本智和透露了取勝的秘訣，他放棄了自己擅長的反手擰拉打法， 「如果我一開始就用它，對手可能就習慣了。我覺得我沒有用它，反而讓對手感到困惑。」 雖然在交手記錄中仍處於下風，但本次的勝利為張本智和增加了不少信心，他表示會在接下來的WTT歐洲大滿貫瑞典站比賽中再次奪冠，也渴望在未來能夠再次向國乒發起衝擊，「一次失敗不會動搖王楚欽的地位，但我希望有一天能對他的位置產生威脅」。 日本桌球男隊主教練岸川聖也表示，張本智和用行動證明，即使是此前戰績不佳，但他依然有機會取勝。 此番是張本智和時隔3年再次獲得WTT系列賽男單冠軍，他將長遠目標瞄準了世錦賽和奧運會，「這是一場令我終生難忘的比賽，它將成為未來與王楚欽對決中的重要心理優勢」。 圖為WTT橫濱冠軍賽男單頒獎典禮。圖片來源：世界桌球職業大聯盟社交媒體 這已經不是國乒男隊第一次出現狀況。體現在世界排名上，前10名選手中，國乒男隊人數已經未能過半。過去一段時間以來，國乒在男單賽場受到了外協會選手極大的挑戰。 前段時間的WTT美國大滿貫上，國乒男單首輪七人出戰四人遭遇出局，林高遠2:3不敵西班牙選手阿爾瓦羅·羅伯勒斯，周啟豪0:3不敵誇德裡·阿魯納，陳垣宇1:3負於利亞姆·皮切福特，梁靖崑2:3遭遇力廉·巴德逆轉。 本次橫濱冠軍賽，同樣有類似結果出現。陳垣宇、薛飛遭遇一輪遊。男單1/8決賽，頭號種子林詩棟2:3不敵德國選手邱黨，無緣八強。男單1/4決賽，向鵬2:4不敵張本智和，無緣四強。 於是又出現了熟悉的劇本，國乒男隊只能依靠王楚欽一人獨挑大梁。 經歷過巴黎奧運會「球拍」事件的意外後，王楚欽變得成熟了不少。他不再只著眼目光所及範圍內的冠軍，而且也關注將成績變得更加可持續。在多次領銜國乒男隊出徵國際大賽的這段時間裡，王楚欽的技術和心態得到了快速提升。 但在密集賽程下，選手的體能也會影響到球場上的狀態，國乒男隊僅依靠王楚欽一人遠遠不夠。以橫濱冠軍賽為例，據統計，本站比賽國乒男隊出戰的11場外戰中，取得了7勝4負的成績，勝率僅為六成。 王楚欽在比賽中。圖片來源：世界桌球職業大聯盟社交媒體 隨著外協會選手與國乒選手之間的實力差距日漸縮小，從張本智和到法國隊的勒布倫兄弟，再到邱黨和雨果等人，「能挑戰甚至戰勝國乒」的想法已經成為越來越多外協會選手的共識。面對對手的輪番衝擊，國乒男隊也在根據比賽情況不斷變化出戰陣容，試圖尋找最佳的人員調配策略。但從目前的比賽內容分析，這種調整的效果並不顯著。 在日趨嚴峻的乒壇格局下，國乒男隊如果不能及時調整狀態，有更多的人站出來幫助王楚欽分擔壓力將會讓更多外協會選手有機會在比賽中提升自信，培養出取勝的情緒。某種程度上，這對於國乒男隊備戰洛杉磯奧運會並不算積極的信號。 其實早在今年5月多哈世乒賽落幕時，中國乒協主席王勵勤便表示，國乒男隊面臨的挑戰和困難較大，大賽的能力和經驗均有待提升。 與女隊相比，國乒男隊目前起伏更大，更渴望有中生代球員在比賽中挑大梁，尤其是面對外戰時敢於出手，敢於擔當。王楚欽曾在採訪中表示，「跟馬龍、樊振東去打比賽，感覺不會輸。有他們在，自己能肆無忌憚地往前衝、往前拼。」 新奧運周期，國乒男隊進入新老交替已然成為現實。現階段，隊伍需要有更多的「英雄」出現，在隊內實現良性競爭的同時能夠一起攜手在國際賽場迎接挑戰。換句話說，國乒男隊在取勝的決心以及比賽鬥志上有待提升。在王楚欽外，隊伍缺少「狼性」的比賽氣質。(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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