阿根廷壓哨絕殺哥倫比亞進八強
2025-10-28 12:48 1,571次浏览「如今國家富強了，但父親給我們兄弟取名都帶『東』字的深意，我們一刻不敢忘。」抗日名將戴安瀾之子戴澄東近日接受記者專訪時，話語裡滿是對先輩的追思。 戴安瀾一家人的合影。趙強 攝 這個藏在名字裡的秘密，要從1928年說起。那時，戴安瀾親歷了日軍製造的濟南慘案，日軍的殘暴行徑像烙鐵一樣刻在他心上。1928年4月，戴安瀾長子出生，按家譜該排「恆」字輩，妻子寫信詢問取名事宜。戴安瀾因痛恨日寇，打破慣例為孩子取名「覆東」，意為「覆滅東洋」，彰顯了他將日軍趕出中國的決心。 7月17日，遊客在無為市風和村戴安瀾故居參訪。趙強 攝 作為黃埔軍校三期學員，戴安瀾從東徵北伐打到長城、臺兒莊、崑崙關，身上的傷疤見證著他對日寇的刻骨仇恨。這種恨，化作了給孩子們的名字：次子名「靖東」，要平靖東洋的肆虐；三子便是戴澄東，「澄東」二字寄託著澄清東洋侵擾、還我河山的期盼。 戴安瀾生前佩戴的軍帽和和使用的手槍。趙強 攝 就連1935年出生的女兒，他也取名「戴藩籬」。「女孩子取名藩籬，是希望她記住，意思是要像籬笆一樣守住家園，為中國築起堅固防線。」戴澄東說，父親是想讓全家人都記住：國若不存，家何以安？ 戴安瀾子女介紹。趙強 攝 「戴將軍見了日軍就紅著眼打！」年過百歲的老兵羅遠耀曾是戴安瀾麾下200師的連長，他至今記得1942年緬甸戰場上的場景。當時，戴安瀾率部掩護英軍撤退，殲滅日軍五千多人，卻在郎科地區突圍時被兩顆機槍子彈擊中腹部。 羅遠耀對記者說，戴師長給三個兒子取名「覆東」「靖東」「澄東」，正是希望後代永記國恥。 戴安瀾使用過的箱子。趙強 攝 熱帶的酷暑混著雨水，讓傷口迅速潰爛。缺醫少藥的戰場上，這位38歲的將軍在緬北茅邦村停止了呼吸。部下整理遺物時，發現了他寫給妻子王荷馨的未寄家書：「餘此次奉命固守同古，決以全部犧牲，以報國家養育。為國戰死，事極光榮。」 2024年3月5日，年逾百歲抗日老兵老兵羅遠耀向記者講述抗戰殺敵故事。趙強 攝 如今，安徽無為市風和村的戴安瀾故居裡，青磚小瓦的天井院靜靜矗立，廳堂裡的戎裝照片依舊英氣逼人。村前那棵300年的古楓樹下，戴氏家族10多位投身抗戰的將士故事仍在流傳。 「祖輩們常說，這裡是戴安瀾將軍幼年時讀書、玩耍的地方。」戴安瀾侄孫戴茂標指著古楓樹說：「戴安瀾是家族的驕傲，更是民族的英雄。」 戴安瀾雕像。趙強 攝 三個帶「東」的名字，不是巧合，是一位父親對子女的叮囑，更是一個民族對歷史的警醒。就像戴澄東說的：「記住這些名字，就是記住我們從哪裡來，要往哪裡去。」 作者：趙強 來源：微信公眾號
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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