央行：今年前七個月人民幣貸款增加12.87萬億元
2025-10-25 09:58 9,875次浏览成都8月11日電 (記者 賀劭清 邢翀)10日是成都世運會開幕後的第三個比賽日，也是本屆世運會產生金牌數最多的一天(共48金)。中國隊在潛水、滑水、泰拳、蹦床等項目分得7金。目前賽程尚未過半，中國隊已獲11金3銀1銅，超越上屆世運會9金4銀1銅的成績。 潛水迎來首個比賽日，中國隊在殘疾人自由潛水中收穫兩金——龍鄧喜收穫男子動態無蹼FFS1-FFS2金牌，黃詩雨在女子動態有蹼FFS1-FFS2奪冠。兩名中國選手均為遊泳轉項，但自由潛水需儘量減少氧氣消耗，以延長閉氣時長。首次參加世界綜合性大賽收穫金牌，雙雙打破世界紀錄，兩人稱奪冠秘訣是要內心要保持平靜。 潛水大項中，中國隊還在女子4X100米水面蹼泳接力決賽以2分36秒06奪冠。舒程靜、許藝川、謝文敏、胡瑤瑤四位隊員在最後的決勝時刻超越一直領先的哥倫比亞隊，實現逆轉從而驚險衛冕。 8月10日，在成都世運會女子4X100米水面蹼泳接力決賽中，中國隊奪冠。圖為胡瑤瑤準備接力入水。 記者 田雨昊 攝 滑水項目雨中收官。在女子尾波滑水自由式決賽和男子尾波衝浪沙板風格決賽中，中國選手徐露、莊天才分別獲得金牌和銀牌。中國隊也創下了單屆世運會滑水項目最好成績。徐露還是本屆世運會開幕式主火炬點火手，她希望通過成都世運會讓更多人關注滑水項目、參與滑水運動。 8月10日，在成都世運會滑水項目女子尾波滑水自由式決賽中，中國選手徐露以69.56分的成績獲得金牌。圖為徐露在比賽中。 記者 安源 攝 泰拳比賽當日決出男子、女子全部6個級別冠軍，中國隊的劉曉慧、韓鑫分別摘得女子48公斤級和女子60公斤級冠軍，張程程贏得男子86公斤級銅牌。20歲的小將劉曉慧在與泰國選手奧諾克交手中以30:27取勝，韓鑫則在首回合落後情況下，最終以29:28絕殺土耳其選手科卡庫斯。 蹦床女子雙人同步比賽展開，曾參加巴黎奧運會的世界冠軍胡譯乘攜手亞錦賽冠軍張欣欣配合默契，險勝日本組合奪冠。但在技巧項目男子四人比賽上，世錦賽冠軍中國隊決賽中出現明顯失誤無緣獎牌。 當日收官的擲準飛盤比賽共有來自16個國家和地區的運動員參賽，每隊由1男1女兩名運動員組成。美國隊獲得金牌，芬蘭隊和拉脫維亞隊分獲銀牌、銅牌。這也是芬蘭隊和拉脫維亞隊本屆賽事首枚獎牌。 龍舟項目同樣在雨中收官。印度尼西亞隊以3金2銀成為最大贏家，烏克蘭隊奪得2枚金牌，泰國隊收穫1枚金牌，中國隊摘得2枚銀牌。 拔河比賽，中國臺北隊在女子500公斤級決賽中力克瑞士隊奪冠，這是中國臺北代表團在本屆世運會上獲得的首枚金牌。中國臺北隊已在世運會女子拔河項目上實現六連冠。 撞球項目拉開戰幕，共設開倫撞球、花式撞球和斯諾克3個分項、7個小項，中國隊派出12人參加。備受關注的斯諾克武漢公開賽冠軍肖國棟一日兩賽，早場比賽擊敗伊朗選手阿里取得開門紅，晚場決勝局遺憾不敵波蘭選手米萊夫斯基，但已確保能夠以小組前兩名出線。中國女子斯諾克世錦賽冠軍白雨露面對中國香港隊選手房薇薇，白雨露首局告負後連扳兩局取勝。 截至目前，德國隊以11金8銀5銅領跑金牌榜，中國隊以11金3銀1銅暫列第二，義大利隊以7金11銀11銅排名第三。 成都世運會11日將決出24枚金牌，中國隊仍有望在蹼泳、殘疾人自由潛水等項目中爭冠。(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
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