用電子社保卡也能行動支付 如何操作？一文讀懂
2025-10-25 12:15 8,829次浏览如果一個運動員既能參加奧運會，又能參加世運會，那一定是件幸福的事。 在中國代表團中，就有這樣一位幸福的運動員，她就是中國體操界的「不老松」——商春松。 商春松14歲就進入中國體操國家隊，17歲參加體操世錦賽。2016年里約奧運會，她以隊長身份和隊友一起獲得體操女團銅牌，次年，她宣布退役。2022年，26歲的她選擇重新出發，開始接觸跑酷運動。僅僅用了兩年時間，她就先後在2024年的法國跑酷世界盃和日本跑酷世錦賽中，奪得女子自由式冠軍，為中國跑酷隊斬獲世界盃和世錦賽的首枚金牌。 如果商春松在成都世運會再次獲得冠軍，她就將獲得跑酷運動的大滿貫。這是她的目標，但並非唯一訴求，「等有一天退役了，我想要將跑酷運動推廣到大學校園裡。當然，我更希望跑酷有一天能夠進入奧運會。」 這是商春松的夢，因為世運會，她的夢想正慢慢照進現實。 商春松也是無數體育人的代表，她能成就傳奇般的體育生涯，固然有個人努力追夢的因素，但也離不開世運會這個競技平臺的激勵和塑造。對於個體命運的審視，可能會讓我們更清晰地洞察世運會存在的價值。 世運會從一誕生起，就被視為對奧運會的補充，非奧項目成為它的重要標籤。 不過，世運會從來就不是奧運會的附庸，而自有其獨特的價值。他們各美其美，共同演繹了體育對於人的價值和意義。 比如一些小眾項目進入世運會，就提醒人們，體育是多姿多態的，它們都需要展示和交流的平臺。每個體育項目也是平等的，沒有高低貴賤之分，只有喜歡不喜歡，適合不適合之別。 參差多態乃幸福之源，人生如此，體育亦如是。世運之美，美在多態。 再如世運會強調參與價值和分享的理念，對獎牌的材質、規格沒有統一規定，每屆設計都能「玩出花」。成都世運會獎牌「竹光」採用「開口」樣式，內含一枚可雙面佩戴的金屬徽章，還能連接項鍊使用。獲獎運動員可將徽章從獎牌中取出，贈予對自己重要的人。 當獎牌不僅是榮譽的象徵，還能成為情感傳遞的載體，這樣的體育盛會更能直達人心，更能顯示體育的溫度。世運之美，美在分享。 世運會除了吸納職業運動員外，部分群眾基礎廣、門檻低的項目允許非職業選手或「跨界愛好者」參與，盡顯「全民體育」理念。世運之美，美在包容。 此外，世運會部分項目的裁判機制更強調「運動員自治」。以成都世運會的團隊飛盤項目為例，這是一項自我裁判且無身體接觸的運動，「飛盤精神」指導運動員如何自我裁判以及規範自身行為。如出現了犯規或爭議，由雙方場上隊員商議解決。世運之美，美在尊重與平等。 如果說奧運會像劍拔弩張的競技場，世運會則更像一場體育嘉年華，展示和表演色彩更濃，趣味性也更強。世運會的舉辦告訴人們，體育的價值不僅在於追求卓越，還有樂趣、熱愛、平等和人性的溫度，以及體育帶給人們的無限可能。 世運會給商春松的人生帶來了更多的可能性，這和體育給予普通人的改變與塑造，沒有本質的不同。世運會的存在和發展，就是在給世人傳遞著一種重要的價值觀：體育不是少數精英的遊戲，它屬於所有人。
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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