「反內卷」 持續推進 相關行業基本面發生哪些改變？
2025-10-29 03:26 4,548次浏览台州8月12日電 題：一口食餅筒，兩岸故鄉情 作者 傅飛揚 「7月底在台州大陳島吃了食餅筒，一下子勾起了童年時期的回憶，我和家人在臺灣又做了幾次，海鮮、肉和蔬菜一口滿足，太香了。」近日，從浙江台州回到臺灣新北後，臺胞謝濬哲接受電話採訪時說。 大陳島與臺灣地緣相近、血緣相親。20世紀50年代，約1.5萬名大陳島居民遷至臺灣各地，發展到如今的近15萬人。大陳人有吃食餅筒的習俗，每逢佳節，遷臺大陳人的餐桌上總會準時出現它的身影。 2025年7月，臺胞製作食餅筒。阮雙雙供圖 作為第三代大陳籍臺胞，謝濬哲從長輩的言行中耳濡目染：「小時候過節，我們會把餅皮平鋪在桌面上，均勻地加上蝦仁炒筍絲、豆芽炒韭菜、酸菜炒米粉、墨魚炒芹菜、五花肉絲、煎蛋絲等10多種餡料，這是大陳人招待親友最豪華、最具故鄉味的菜色，一直延續到現在。」 多年來，食餅筒的香氣「飄過」海峽，連接著兩岸同胞的味蕾。「在臺灣大陳人聚集的社區，有許多一家幾代人經營的大陳風味美食店，食餅筒與炒年糕、薑湯面等台州美食往往是店裡最受歡迎的菜品。」謝濬哲說。 位於台州椒江區康平路上的「郭記食餅筒」已經開了17年。每天清晨，店鋪負責人郭玉(化名)忙碌的身影總會準時出現——手抓一團麵糊放入鍋中，不到一分鐘，一張柔軟透明的餅皮便製作完成；緊接著，她麻利地準備包在食餅筒裡的菜餚，五顏六色的食材整齊排列，令人食指大動。 「周邊上學的、打工的都會來吃，我們一天能賣幾百筒。」郭玉介紹說，過去，由於所需食材較多，台州人往往只在立夏、端午、中秋等節慶時令才吃食餅筒，如今隨著生活水平的提高，大家想吃就能買到，餡料也更加豐富。 製作完成的食餅筒。(資料圖)金櫻子供圖 食餅筒到底是哪家的？對於台州各縣(市、區)而言，這道地方傳統小吃的故事版本眾多。根據地域之別，食餅筒還擁有「麥油脂」「錫餅」「餃餅」等名稱。 台州地方文史研究者何薇薇介紹說，對於食餅筒的起源，民間說法不一，一說源於晉唐時期的春餅，一說是宋室南渡帶來的飲食新風尚，也有關於歷史人物的戚繼光說、濟公說等版本。清康熙年間的《台州府志》中有關於食餅筒的記載：「立夏，各拭面為薄餅，裹肉葅啖之，謂之醉夏。」 當前，傳承食餅筒文化也成為兩岸鄉親的共識。今年端午節，台州黃巖區博物館推出了一場充滿創意的「食餅筒宴」。在文創體驗區，市民遊客小心翼翼地將雞蛋、紅燒肉、胡蘿蔔等迷你食材擺件放入磁吸餅皮中，一枚枚獨特的食餅筒冰箱貼在指尖誕生，走進千家萬戶。 第四代大陳籍臺胞笑笑(化名)在臺灣從事大陳風俗研究工作，梳理節氣飲食、祭祀文化、方言小調等大陳人獨特的文化基因。「食餅筒背後蘊含的文化是一個很好的媒介，能讓更多臺灣年輕人在品嘗之餘了解大陳島的故事，感受兩岸同胞同根同源、同文同種的緊密聯繫。」她說。(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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