WTT中國大滿貫期間將「同址同期」舉辦青少年賽事
2025-11-27 02:03 7,632次浏览武漢晚報訊(記者冷靖華)8月8日，武漢房地產經紀與租賃協會最新數據顯示，2025年7月，武漢二手住房成交7605套，環比6月增長3.43%，與去年同期基本持平。業內專業人士分析認為，該數據可看出7月仍延續了二季度以來的回暖態勢。 8日上午，優居武漢·住上房茶碼頭店內一片繁忙。經紀人或與客戶一對一溝通需求，或整理房源信息聯繫房東，電話聲與交談聲交織。 「最近每周都有不少客戶進進出出，比去年同期多了很多。」店長柯尊偉介紹，7月門店來訪量達45組，同比增長55%，成交量8套，同比增200%，「剛需客戶佔比45%，主要看中小戶型和交通配套；改善型客戶則更關注面積和小區環境，還有些重視配套環境的改善型購房人看中規劃中的地鐵或商業中心區域」。 「我主要看重今年地產政策紅利和這個樓盤的地段優勢。」剛在武昌區購入一套105平方米三房的購房人李悅，是本輪迴暖的典型縮影。這位32歲的網際網路從業者，最近終於和丈夫結束了三年租房生活，選擇購買二手房，「新房交房時間不確定，租房周邊配套也不完善，買二手房就正好不用考慮這些問題。房貸利率下調後，月供省了近千元；契稅優惠又節省1萬元，壓力小了很多」。 柯尊偉透露，7月門店成交以房齡10年內、交通便利的房源為主。「這類房子質量有保障，居住舒適，雖然行情未達高峰，但性價比凸顯。」他觀察到，除剛需外，改善型需求佔比25%，部分業主借市場活躍期置換房產，而學區房因政策調整和人口變化，轉手難度增加。 武漢房地產經紀與租賃協會發展研究中心負責人明晶晶分析，當前二手房市場已從「學區驅動」轉向「居住屬性」，隨著交通、商業配套完善，穩中緩升態勢有望延續，購房人信心正逐步恢復。從7月成交數據來看，洪山區、漢陽區等次新房集中區域成交活躍，100平方米左右三房、地鐵出行便利的房源仍是主流，學區房熱度則因政策調整和需求變化出現降溫。洪山區高校聚集、產業升級吸引年輕人，武昌區配套成熟，江岸區商業發達，共同支撐了區域活躍度。
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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