「海上牧場」迎豐收季：特色養殖助力漁民增收致富
2025-11-08 01:00 4,283次浏览長沙晚報8月4日訊(全媒體記者 寧莎鷗)電影院熱起來了！截至3日晚，暑期檔電影總票房(含預售)突破70億元，8月3日單日票房突破3.75億元，刷新今年暑期檔單日票房新高。4日，《南京照相館》總票房突破16億元，持續領跑暑期檔。 《南京照相館》領跑 票房超16億元 今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年，一批以銘記抗戰歷史、賡續抗戰精神為主題的電影陸續登陸大銀幕。 其中，《南京照相館》表現最佳，目前上映11天，觀影人數突破4000萬人次大關，連續多天單日票房過億元。 《南京照相館》取材於南京大屠殺期間日軍真實罪證的影像資料，故事聚焦大屠殺中南京城一家名為吉祥的照相館，圍繞記錄日軍暴行照片的「拍攝」「洗印」「存證」「運送」故事線，刻畫了郵遞員蘇柳昌、日語翻譯王廣海、戲曲演員林毓秀、民國警察宋存義和照相館老闆金承宗一家在日軍屠刀下可歌可泣的生存、反抗與守護故事。 通過電影，30餘萬遇難同胞不再是一個數字，而成為了每個中國人都記住的歷史。電影振奮了自己作為新一代青年人的心，讓大家知道了自己為什麼而前行。 「剛需」動畫片 「羅小黑」與「小妖怪」都很可愛 暑假期間，中小學生暫別校園，動畫電影也一直是暑期檔的「剛需品類」。今年國產動畫也有諸多突破，《中國奇譚》系列動畫劇集首部電影《浪浪山小妖怪》上映3天，叫好又叫座。目前，該影片在豆瓣收穫了8.6分的高分，票房成績也一路高歌猛進。截至發稿之時，該片票房在4日突破3500萬元，位居單日票房榜第二位，累計票房也已超1.68億元。 此前上映的《羅小黑戰記2》，在前作8.0分的高口碑下繼續高歌猛進，豆瓣評分來到8.7分，目前票房已突破3.56億元。 暑期檔電影百花齊放，在《南京照相館》的帶動下，《長安的荔枝》《戲臺》等真人電影的預測票房也在提高。目前，《長安的荔枝》上映18天，票房已突破6.3億元。 多部抗戰題材影片將登場 《731》定檔9月18日 除了《南京照相館》，抗戰題材電影也有多部佳作亟待上映，《山河為證》《東極島》將在8月份陸續登陸大銀幕，備受矚目的電影《731》也在撤出7月31日檔期後，定檔9月18日上映。 該片由趙林山導演，通過平民視角揭露侵華日軍反人類暴行。該片今日發布「血證」版海報，直面侵華日軍第七三一部隊的戰爭罪行，旨在喚醒民族記憶，警示未來。 據悉，影片講述了1945年抗戰勝利前夕，侵華日軍第七三一部隊在哈爾濱平房區以「給水防疫」之名開展細菌戰研究，屠戮百姓進行人體實驗的故事，再現了侵華日軍第七三一部隊的反人類暴行。通過小販王永章等無辜平民被誘捕、囚禁，淪為慘無人道活體實驗品的悲慘遭遇，展現了在戰爭洪流下小人物的苦難、覺醒與不屈抗爭精神，以震撼人心的藝術力量，為歷史發聲，為真相立證。
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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