上海8月15日電(範宇斌)14日,《芥子園畫傳》與芥子園文化推介活動在2025上海書展現場舉行。來自全國各地的中國畫專家及愛好者相聚一堂,共同探討芥子園文化,並參與新書籤售活動。 《芥子園畫傳》又名《芥子園畫譜》,由明末清初著名文學家、美學家、生活家李漁倡編而成,最初刊行於清代康熙年間,是中國傳統繪畫發展到高度成熟階段的產物。 作為學習中國畫技法的重要典籍,《芥子園畫傳》備受畫家推崇。其在中國畫壇流傳廣泛、影響深遠,孕育了眾多名家大師,任伯年、吳昌碩、林風眠、齊白石、黃賓虹、潘天壽、李可染、張大千、傅抱石、陸儼少等都是熱愛芥子園的文化巨匠。 活動現場。 範宇斌 攝 「《芥子園畫傳》底稿源自上海,《芥子園畫譜》一名始於上海,芥子園與上海淵源深厚。芥子園代表了江南,成就了海派,是長三角一體化的先行示範,也是中國文化走向世界的成功典範。」芥子園集團有限公司董事長徐宇峰表示,本次上海人民美術出版社推出的《名家課徒稿臨本——芥子園畫傳》四卷,精心修復還原經典版本,有機拆分編輯,並重新加以注釋,方便學習者臨摹品鑑,領略中華優秀傳統文化的精髓。 活動現場。 受訪者供圖 本書編委、上海市文學藝術界聯合會副主席、上海大學上海美術學院執行院長金江波表示,作為中國畫技法圖譜,《芥子園畫傳》自誕生以來,一直是人們研習和欣賞中國畫的重要工具。其涵蓋山水、花鳥、人物等多種題材,從基礎理論到實踐操作,幾乎囊括了所有關於中國畫技法的知識要點。 「本次新推出的《名家課徒稿臨本——芥子園畫傳》對詮釋方式進行了優化,其文化語境更適合社會大眾閱讀,希望讀者通過此書了解博大精深的中國畫。我們也希望此書成為社會美育教材,讓更多人了解中國畫精髓的同時,推動社會美育。」金江波表示,未來,希望《芥子園畫傳》中所描繪的各種場景可以化作現實,通過融合海派文化與江南文化,打造出真實的文化場景。 位於上海虹橋的芥子園。 受訪者供圖 《芥子園畫傳》在國際上享有盛譽,不僅影響了世界美術的潮流,還被視為了解中國傳統文化的重要窗口之一。本次推出的新書以傳統課徒稿的展現方式,通過一筆一畫的示範和白話文注釋,讓讀者可以更好地理解和欣賞中國畫的藝術魅力。(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
免责声明:本文内容与数据仅供参考,不构成投资建议,使用前请核实。据此操作,风险自担。
93267
87
2025-12-20 06:07
15473
14
2025-12-20 06:07
71623
64
2025-12-20 06:07
75368
51
2025-12-20 06:07
86429
16
2025-12-20 06:07
32946
15
2025-12-20 06:07
72584
82
2025-12-20 06:07
83956
91
2025-12-20 06:07
93584
14
2025-12-20 06:07
31468
43
2025-12-20 06:07
21983
42
2025-12-20 06:07
71859
43
2025-12-20 06:07
81764
47
2025-12-20 06:07
48632
96
2025-12-20 06:07
71298
16
2025-12-20 06:07
36795
92
2025-12-20 06:07
82435
31
2025-12-20 06:07
26571
74
2025-12-20 06:07
14653
92
2025-12-20 06:07
32864
56
2025-12-20 06:07
51849
84
2025-12-20 06:07
31624
52
2025-12-20 06:07
19582
86
2025-12-20 06:07
37912
98
2025-12-20 06:07
23849
45
2025-12-20 06:07
49368
68
2025-12-20 06:07
12934
18
2025-12-20 06:07
67432
78
2025-12-20 06:07
19287
72
2025-12-20 06:07
31967
41
2025-12-20 06:07
21897
25
2025-12-20 06:07
76912
14
2025-12-20 06:07
58724
75
2025-12-20 06:07
62715
61
2025-12-20 06:07
87296
54
2025-12-20 06:07
57298
85
2025-12-20 06:07
53927
81
2025-12-20 06:07
12367
61
2025-12-20 06:07
13269
56
2025-12-20 06:07
95634
86
2025-12-20 06:07
16278
91
2025-12-20 06:07
31792
93
2025-12-20 06:07
57284
73
2025-12-20 06:07
17234
85
2025-12-20 06:07
79624
39
2025-12-20 06:07
65972
76
2025-12-20 06:07
46385
37
2025-12-20 06:07
27561
95
2025-12-20 06:07
49186
27
2025-12-20 06:07
68921
92
2025-12-20 06:07
59781
56
2025-12-20 06:07
71843
27
2025-12-20 06:07
| 茄子直播 | 妖精直播 |
| 蜜疯直播 | |
| 打开b站看直播 | 秀色直播app下载安装app |
| 快猫 | |
| 魅影直播 | 春雨直播安装包 |
| 蜜糖直播 | |
| 魅影5.3直播 | 小蝌蚪app |
| 魅影9.1直播 | |
| 奇秀直播 | 夜月直播www成人 |
| 桃鹿直播 | |
| 蝴蝶直播 | 蜜疯直播 |
| 极速直播 | |
| 成人直播app推荐免费 | 直播黄台app凤蝶 |
| 黄播 | |
| 成人直播app推荐免费 | 黄瓜直播 |
| 月夜直播 | |
| 海棠直播 | 金桔直播 |
| 月神直播 | |
| 成人直播app推荐免费 | 雨燕直播 |
| 樱桃直播 | |