滬指創近4年新高，液冷伺服器板塊走強
2025-10-26 23:09 5,539次浏览麗水8月10日電(胡豐盛)經過上千年的人工開鑿，融合自然風雨的侵蝕雕琢，赭紅色的凝灰巖在晨光照射下留下溫暖色調。抬頭仰望，可以見到頂部的「藍色天窗」。身處巖石包裹的巨大空間裡，大聲喊話時還可以聽見清晰的回音。 在有著「石城」之稱的浙江省縉雲縣，這樣大大小小採石場遺蹟有3000多處，被稱為「巖宕」。 8月9日，浙江縉雲，年輕人打卡巖宕書房。宋雪晴攝 長期以來，它們分布在縉雲仙都、壺鎮等地，成為被遺忘的角落。2021年，一場「最小幹預」的改造實驗在仙都景區啟動。縉雲縣委託北京建築師徐甜甜及其事務所團隊，為3000多個小型廢棄採石場中具有代表性的9個進行生態活化利用。 一個內部遺留數個錯落平臺的巖宕，被改造成書房、書山；一個具有良好聲學效果的錐形巖宕，成為傳統婺劇展演地；而在面朝天空的矩形巖宕裡，石匠正在演示活態採石……縉雲巖宕，開始甦醒綻放。 8號巖宕內部空間高聳，淨高40米，被改造為一個巖宕書房；有著別樣聲學效果的9號巖宕，成為婺劇展演舞臺；10號巖宕則是千年採石文化的戶外展廳。一鑿一錘中，昔日採石匠再次成為主角。 「通過開展微幹預、輕改造，廢棄巖宕變身劇場、書房、展示廳，成為文藝演出、宣傳宣講和地方傳統文化展示陣地。」縉雲縣仙都景區管委會黨委書記、主任、縉雲縣仙都街道黨工委書記丁藝表示，整個改造過程，政府資金投入並不多，但達到了藝術性、實用性、收益性兼具，實現了變廢為寶的初衷。 8月9日，浙江縉雲，微幹預、輕改造後的巖宕，吸引了不少遊客前來打卡。宋雪晴攝 在巖宕書房底部，當地政府還引入了一間咖啡吧，以滿足遊客的消費需求。「值得一提的是，在沒有改造巖宕之前，仙都景區主要的遊客基本都是中老年群體，而現在來的大部分都是年輕人，不僅豐富了景區的業態，也改善了旅遊群體的結構。」丁藝說，巖宕一經亮相，便成為海內外媒體和業界的傳播熱點，成為國內外知名的網紅打卡點。這裡已經先後舉辦「黃帝縉雲，人間仙都」中外師生國情教育體驗、「雲音致夏」薩克斯風專場音樂會、「詩經」音樂之旅、「騎紀中國」機車巡遊嘉年華、「DIOR&石頭島」晚宴及民樂、時裝、婺劇表演等數十場活動。 年輕人被漂亮的巖宕景觀吸引，拍攝照片分享在社交媒體上，正在吸引更多年輕人也慕名而來。8月9日，「活力中國」浙江主題採訪團在探訪時，不少年輕人在打卡拍照留念。客流的增多，周邊鼎湖村的農家樂、餐廳也因此獲益。「巖宕的改造，幫助我吸引不少老客戶回來打卡。他們甚至願意為了幾張大片，一連住上三四天。」仙都景區腳下鼎湖村「初見民宿」主理人勤湘平說，因為巖宕的流量，村民們開的民宿都變得更加搶手。 廢棄採石場可以做什麼？也許，未來會有更多的解法和想像空間。毫無疑問的是，縉雲巖宕的活化利用，已續寫出中國的生態新答卷。2022年，以「中國浙江農村廢棄採石場」為主題，縉雲巖宕亮相全球頗具影響力的德國柏林伊達斯建築論壇，成為廢棄礦場再利用的典範。(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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