香港「東華·南昌匯」青年宿舍投入營運
2025-11-07 04:46 3,529次浏览距離中秋尚有近兩個月，滬上老字號的月餅已經迫不及待登場：上海德興館爆汁鮮肉月餅回歸，首次推出全新口味的蜜汁叉燒月餅；老城隍廟梨膏桂花月餅，精緻鐫刻豫園九曲橋等經典美景，把古典之美端上餐桌；松鶴樓牽手蘇州博物館，「乘雲踏月」古風迎中秋。蜜汁叉燒、蔥香牛肉月餅，打造「甜鹹永動機」最近，位於中華路上的老字號上海德興館外帶檔口又添新熱鬧。往來顧客除了購買各色點心、熟食外，鮮肉月餅成為了新晉的暢銷貨。中華路店店長王佳運介紹，上海德興館繼續供應經典款的爆汁鮮肉，以及去年一推出就大受好評的蔥香牛肉月餅以外，今年再度創新，推出了新口味蜜汁叉燒月餅。三款鮮肉月餅已在中華路、昌裡路、豫園、復興薈四店同步上市，「銷量每周都在穩步提升，顧客反響都挺不錯」。 爆汁鮮肉月餅是上海德興館的明星產品，廣受新老顧客的歡迎。每隻月餅重約90克，餡心比例約佔60%。經過高溫烘烤後的餅皮酥香蓬鬆，兩面帶著一層微微的焦褐感。掰開這層酥皮，是冒著熱氣的「大塊頭」肉餡，吃時要小心湯汁燙口。蔥香牛肉月餅則以牛霖肉為主，餡心內加入適量蔥油增香調味，仿佛月餅版的上海蔥油拌麵。今年新推出的這款蜜汁叉燒月餅主打甜口。經過多次反覆調味，肥而不膩的廣式叉燒被改良為恰到好處的「滬式」甜鹹味，入口柔嫩，與招牌月餅酥皮相得益彰。王佳運說，許多老顧客初次嘗試後都反饋說不錯，復購率頗高。古典美學跨界，老字號月餅解鎖「新皮膚」老字號還以月餅為媒，解鎖傳統飲食文化釋放活力的新方式。作為商務部首批認定的中華老字號之一，松鶴樓與蘇州博物館（以下簡稱「蘇博」）姑蘇同源，文化共鳴由來已久。藉助中秋這一傳統節日，雙方牽手共創，讓唐代、明代與現代的美學文化穿越時空。 「與其說這是一盒月餅，不如說是一份可欣賞、可品嘗的美學作品。」松鶴樓品牌相關負責人介紹，這次攜手蘇博推出的「桂月盈思」中秋禮盒，簡約而不簡單。以蘇博館藏明代畫家邵彌作品《「冷露無聲溼桂花」軸》為靈感來源：邵彌以詩為題作畫，畫中描繪唐代詩人王建《十五夜望月寄杜郎中》詩中意象。禮盒通過設計將古代詩畫的兩重意境傳遞至現代，讓八月十五的皎皎月光、金桂花香、雅致秋夜，徐徐鋪展在眼前。盒內藏著諸多巧思匠心：以蘇式園林中四種代表性的窗景圖案，揭開月餅風味的序幕。紫薯蛋黃、陳皮豆沙、桂花酒釀、芋泥奇亞籽月餅，傳統與現代交織的四種口味，也更符合現代人的飲食偏好。除「桂月盈思」外，更有「秋月有約」「如意玉盤」兩款中秋禮盒，供消費者任意選擇。同樣把古典藝術與現代美學融入月餅裡的，還有上海人都熟悉的老字號——老城隍廟。今年推出的「蓮年有豫」月餅禮盒納入了九曲橋、荷花池、錦鯉等經典的豫園元素，取「連年有餘」的諧音命名，涵蓋了經典廣式、桃山皮、彩酥三種類型、五款口味的月餅，充分滿足天南海北不同消費者的口味偏好。 老城隍廟的「梨膏桂花月餅」源自曾經上海城隍廟地區最負盛名的甜蜜美食「梨膏糖」。清潤香甜的梨膏糖，不僅承載了無數上海人的兒時回憶，如今也是令無數中外遊客鍾情的上海伴手禮，更是國家級非物質文化遺產。除此以外，梨膏桂花月餅的餅面設計也值得細細品賞：精緻鐫刻的九曲橋、湖心亭、上海市花白玉蘭……每一處細節都藏著申城的海派韻味，讓古典與現代美學互融共生，也讓一枚小小的月餅成為傳遞東方文化的新載體。
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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