華裔大學生走進黃山風景區感受自然之美
2025-11-26 20:50 5,297次浏览8月7日第12屆世界運動會將在成都舉行34個大項、60個分項、256個小項比賽項目精彩紛呈、氣象萬千 鼓勵多元化的世運會是「非奧」項目的舞臺武術、龍舟、地擲球……特色傳統項目歷史悠久跑酷、飛盤、無人機競速……新興項目活力酷炫 ↑2023年9月24日，中國選手童心在杭州亞運會武術項目女子太極拳太極劍全能決賽中奪得冠軍。 ↑2023年10月4日，中國隊選手(前)在杭州亞運會龍舟項目女子組12人龍舟200米直道競速賽決賽中。 ↑2006年10月21日，中國地擲球運動員岑偉飛在溫州舉行的第五屆世界女子金屬地擲球世界錦標賽單打決賽中。她12比5戰勝法國選手獲得冠軍。這是中國運動員首次在地擲球世錦賽上奪得此項目冠軍。 ↑2024年8月25日，中國選手安尼卡江·沙力在湖南省張家界市天門山風景區舉行的2024天門山「雲縱天梯」跑酷大賽技巧決賽中。 ↑2022年8月6日，超光速俱樂部西安分部隊隊員陳世聖(左三)在2022-2023年中國飛盤聯賽(陝西·西安站)中。 ↑2023年7月15日，來自上海的參賽選手虞恩寧在2023年中國無人機競速公開賽(海南自貿港站)比賽中操作無人機。6歲的虞恩寧是本次參賽年紀最小的選手，她最終獲得女子組第3名。 ↑2023年7月15日，參賽選手操作的無人機在2023年中國無人機競速公開賽(海南自貿港站)比賽中。 中國體育代表團 將在軟式曲棍球、啦啦操、飛盤、摩託艇 等12個大項中首次參賽 ↑2024年5月24日，中國隊選手加了恩·別肯(左)與紐西蘭隊選手克盧洛在菲律賓帕西格市舉行的2024年男子軟式曲棍球世錦賽預選賽中拼搶。 ↑2016年9月18日，參賽選手在三亞蜈支洲島舉行的2016動力衝浪板國際賽中國站比賽中。 ↑2016年9月18日，參賽選手在三亞蜈支洲島舉行的2016動力衝浪板國際賽中國站比賽中。 此外 2028年洛杉磯奧運會正式比賽項目 攀巖、壁球、腰旗橄欖球、壘球、棍網球 也將提前亮相 ↑2025年7月19日，中國隊球員柴燚楠在陝西西安舉行的2025年女子壘球亞洲杯循環賽中投球。 ↑2025年5月25日，北京體育大學隊球員吳婷(中)在2025寧波腰旗橄欖球公開賽中進攻。 ↑2023年10月5日，馬來西亞選手伍恩祐(右)與印度選手紹拉夫·戈薩爾在杭州亞運會壁球項目男子單打決賽中。 還有的項目聽名字十分小眾 但超有範兒！ 世運會「入門圖冊」系列即將推出準備好你的熱情和好奇心讓我們一起看看這些小眾項目怎麼玩兒敬請期待！ 攝影：李一博、楊冠宇、陳澤國、孟晨光、黃宗治、 烏馬利、鄭鵬 海報：崔文、那宇奇 編輯：許雅楠、孫非、那宇奇 海報部分內容由AI生成
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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