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2026-01-26 05:07 7,137次浏览桂林8月12日電(莫偉雯 歐惠蘭)8月12日，來自越南的63名師生與廣西師範大學師生一同參觀了位於廣西桂林市的八路軍桂林辦事處紀念館，並走進廣西壯族自治區南溪山醫院院史陳列館。 8月5日至14日，上述63名越南師生參加廣西師範大學舉辦的「重走先輩路 賡續中越情」中越青年師生交流紅色研學營，沿著越南先輩革命足跡，了解中越友好交往歷史，助推中越文化交流。 8月12日，營員參觀廣西壯族自治區南溪山醫院院史陳列館。李金戈 攝 廣西壯族自治區南溪山醫院前身為1968年在桂林組建的國家級援越抗美後方國際醫院——中國桂林南溪山醫院。援越8年間，醫院共收治了119批5432名越南傷病員，完成手術2576例，無償獻血779220毫升。作為中越友誼的歷史見證地，南溪山醫院承載著兩國民眾在抗美援越時期「同呼吸、共命運」的深厚情誼。 在南溪山醫院院史陳列館內，泛黃的檔案、斑駁的實物和珍貴的歷史影像，將營員們帶回那段崢嶸歲月。參觀過程中，不少越南青年在展品前駐足良久。 「這張照片令我感受到兩國之間很深的友誼。」越南學生鄧黃銀江邊展示在南溪山醫院院史陳列館拍攝的一張照片邊說。照片正中央是一面用中越雙語寫著「越中兩國醫療衛生工作者間的團結戰鬥友誼萬古長青」的錦旗。她表示，回國後會將此行的照片發布到網絡平臺上與朋友分享，還將向親友講述有關兩國友誼的故事。 來自越南河內國家大學的領隊老師阮文明表示，帶領學生參觀南溪山醫院院史陳列館很有意義，深刻感受到了越中「用鮮血凝結」的友誼，此行激勵當今年輕一代珍惜和平。 據了解，南溪山醫院院史陳列館自2013年開館至今，共接待越南國防部高級軍官代表團、越中友協代表團等48批越南代表團1077人次參觀訪問，為延續中越友誼提供了良好平臺。 近年來，南溪山醫院不斷探索與東協國家新的醫療交流合作方式，圍繞醫院管理、專科技術和公共衛生服務領域，先後接收越南廣寧省、諒山省的一批醫務人員到院研修，助力提升越方邊境地區醫療能力。 談及近年來兩國民眾友誼的延續，阮文明介紹，近年來，越南民眾喜歡學中文，因為學習中文有更多工作機會。很多越南學生喜歡到中國留學，有不少學生選擇臨近越南的廣西高校留學。 據介紹，目前，廣西37所高校招收近2600名越南留學生，9所高校開設越南語專業，20多所高校與越南60餘所高校籤署80多項合作協議。 「今年是越中兩國建交75周年，我們在越南的網絡和電視上能看到不少有關兩國友誼和中國文化類的節目。」鄧黃銀江表示，從中能感受到兩國之間的文化交流。「我非常喜歡中國產的吹風筒，在生活上也感受到兩國之間貿易交流帶來的便利。」她說。 越南學生阮英書接受採訪時也表示，越中兩國青年應攜手傳承「同志加兄弟」的情誼，加強在文化、科技創新等方面的交流，共同開創美好未來。(完)
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代，Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元，如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹，截至今年6月底，中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會，國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏，國家數據局副局長沈竹林，國家數據局副局長陳榮輝，國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就，並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會，介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示，2024年初，中國日均Token的消耗量為1000億，截至今年6月底，日均Token消耗量已突破30萬億，1年半時間增長了300多倍，這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出，人工智慧快速發展，與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家，多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡，高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來，中國大力推動高質量數據供給，出臺高質量數據集建設相關文件，多部門聯合推動相關工作。同時，持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底，中國已建設高質量數據集超過3.5萬個，總體量超400PB。據悉，1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片，400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹，截至今年6月底，中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣，數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例，高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說，中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%，有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強，推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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