重慶8月10日電 題:吉爾吉斯斯坦「Z世代」留在中國:願成人文交流橋梁 記者 鍾旖 「在中國,遇到同鄉很難得。所以當有同胞意向來華學習、生活,我說得最多的是『歡迎、歡迎』。」說著一口流利的中文,26歲的吉爾吉斯斯坦姑娘金淑賢(Molitvina Zlata Andreevna)告訴記者,經過她的引薦,有一位學弟將於9月抵達重慶求學。 「我很自豪,越來越多的家鄉人通過我認識中國、發現重慶、愛上這裡。」近日,已在重慶就業的金淑賢表示,她願努力成為一座交流的橋梁,拉近中亞人民與中國的距離。 金淑賢與中國的緣分可追溯至2015年。彼時,中學畢業的金淑賢想多學習一門外語,其母親看好中國發展前景,建議去當地的孔子學院學中文。 圖為吉爾吉斯斯坦「Z世代」金淑賢在重慶。(受訪者供圖) 對金淑賢而言,這一決定為她打開了一扇新的大門。中文的聲調、漢字對初學者來說極具難度,樂於接受挑戰的金淑賢「不想被打敗」,天天打開課本學拼讀。一年之後,金淑賢克服了基礎關,開始享受說中文的時刻。 學習期間,金淑賢在家鄉參加了「漢語橋」世界大學生中文比賽,以第二名的成績贏得了到中國研學的機會。「這是我第一次到訪中國,對一切都感到新鮮。」最令她印象深刻的是,在昆明的一處公園,主辦方帶領大家親手栽種一棵樹,「我當時許願,一定要來中國讀書,這棵樹就是我夢想的見證」。 中國行引燃了金淑賢的學習動力。2018年,她如願考取雲南大學的漢語言專業,後到四川外國語大學攻讀研究生。「當我重回種下樹的公園,看到銘牌上我的國家、名字仍清晰可見,感動之餘,一顆留華的種子已深深紮根。」 2024年,金淑賢留校成為四川外國語大學俄語學院口譯專業的一名外教。沒有語言交流的障礙,她很快與學生打成一片。「與學生相處,最重要的是溝通,聽取他們的想法。」金淑賢舉例說,學生們不喜歡照本宣科,她就找一些好玩的視頻、遊戲,增強學習興趣;有學生反映課程進度太快,她便留足學習、消化的時間。 圖為金淑賢(右)在重慶酉陽採風拍攝短視頻。(受訪者供圖) 「這些年,我帶著父母遊玩了許多城市,親身體驗了中國的多樣與魅力。」去西安吃肉夾饃、在成都看大熊貓、欣賞夜景圍著熱氣騰騰的火鍋大快朵頤……金淑賢稱,之所以選擇定居重慶,一是它如家鄉一般有山有水,很是親切;二是山城獨具特色,充滿驚喜。 「我一直在思考,如何讓更多中亞人民了解中國、走進重慶。」金淑賢認為,了解一座城市,不能局限於山水風光,還需要關注其悠久歷史、現代化發展。陸續摘得2023「我眼中的中國—多彩民俗」短視頻大賽、第二屆「TALK IN重慶」外語演講大賽的一等獎後,她受到啟發——可以多用短視頻多元展現外國人視角裡的中國。 目前,金淑賢已在海內外多個社交平臺開通帳號,拍攝「外教日記」、分享在華生活。在自我介紹一欄,她寫道:「希望未來有更多的人能因為我的分享,踏上中國這片充滿活力與機遇的土地。」(完)
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代,Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元,如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹,截至今年6月底,中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日,中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會,國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏,國家數據局副局長沈竹林,國家數據局副局長陳榮輝,國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就,並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會,介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示,2024年初,中國日均Token的消耗量為1000億,截至今年6月底,日均Token消耗量已突破30萬億,1年半時間增長了300多倍,這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出,人工智慧快速發展,與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家,多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡,高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來,中國大力推動高質量數據供給,出臺高質量數據集建設相關文件,多部門聯合推動相關工作。同時,持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底,中國已建設高質量數據集超過3.5萬個,總體量超400PB。據悉,1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片,400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹,截至今年6月底,中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣,數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例,高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說,中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%,有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強,推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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