哪些彩禮要退，退多少？江蘇高院四則案例明確規則
2026-02-10 01:43 5,736次浏览上海8月4日電(繆璐 陳惠晗)2025上海明日之星冠軍杯足球賽3日晚間在上汽浦東足球場落下帷幕，巴西豪強弗魯米嫩塞以2:0戰勝葡萄牙勁旅本菲卡，捧起這場青春版「世俱杯」的冠軍獎盃。10177名球迷在現場見證了這場高水平較量。 8月3日晚間，2025上海明日之星冠軍杯足球賽在上汽浦東足球場落下帷幕。(主辦方供圖) 今年的8支參賽隊伍覆蓋來自世界各地的頂級青訓力量。經過小組賽和淘汰賽的激烈爭奪，本菲卡與弗魯米嫩塞脫穎而出，在決賽中上演巔峰對決，弗魯米嫩塞憑藉著細膩的配合與強硬的對抗，在上下半場各入一球，最終以2:0戰勝本菲卡，成功加冕「明日之星」新科冠軍。本菲卡、切爾西、曼城、上海隊、馬賽、神戶勝利船、萊比錫RB分獲第二到八名。 8月3日晚間，2025上海明日之星冠軍杯足球賽在上汽浦東足球場落下帷幕。(主辦方供圖) 個人獎項方面，弗魯米嫩塞的卡洛斯·米蓋爾榮膺最佳球員，馬賽的賽義德·雷馬德尼亞以7粒進球斬獲最佳射手，最佳門將頒給了弗魯米嫩塞的扎菲爾·阿揚，最佳教練為弗魯米嫩塞的林多爾福·梅洛。 體育賽事是展現城市形象的重要窗口，在助推城市發展、提升全球影響力方面發揮著關鍵作用。一場成功的賽事，不僅是運動健兒們揮灑汗水、激烈角逐的競技舞臺，更是促進多元文化交融、加深國際友誼的相知相近交流橋。 連日來，2025明日之星冠軍杯足球賽的隊員們利用休賽日開啟城市探索。他們走進上海體育場，親身感受中超球迷的熱烈聲浪；奔赴斯諾克上海大師賽現場，屏息凝神欣賞心中偶像的精湛技藝，在多元賽事的體驗中沉浸式觸摸申城蓬勃的體育脈動。 在世博黃浦體育園，8支參賽隊的代表走進社區，與上海盲人足球隊及東方紅社區的足球愛好者們展開了一系列趣味互動。中外青少年們在輕鬆的遊戲中增進理解、厚植友誼，不僅讓足球成為公益落地的生動載體，也讓公益為足球文化紮根基層持續注入溫暖力量。 盛夏夜色裡，遠道而來的足球少年們登上「申城之光」號遊船，沉醉於浦江兩岸的璀璨景致。黃浦江面粼粼波光，既映照出百年外灘沉澱的歷史底蘊，也向世界展現著陸家嘴城市天際線的摩登活力。 2025年是上海明日之星冠軍杯走過的第四個年頭。作為上海自主培育的國際青少年足球品牌賽事，自2022年創辦以來，始終秉持「高站位、高規格、高水準」理念，憑藉對標國際的競技環境與服務組織，成功實現了從「培育型」到「標誌性」賽事的跨越。 四年來，明日之星冠軍杯已累計吸引了皇馬、國米、曼城、切爾西等全球近20支頂級青訓梯隊參賽，這些在家門口上演的世界級巔峰對決，有力推動了賽事社會關注度、品牌辨識度、世界能見度的持續攀升。(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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