2025年WTT歐洲大滿貫賽瑞典站落幕 國乒勇奪3冠
2025-11-25 01:05 6,483次浏览杭州8月5日電(藍伊旎 羅舒丹)球場內，酣暢淋漓的比賽剛剛落幕；球場外，溫州「土特產推薦官」們手捧包裝精緻的土特產小禮包穿梭在人群中，一邊遞上鹿城的魚豆腐、瑞安的特色點心，一邊熱情講解平陽馬蹄筍、蒼南魚餅的地道風味。 這個夏天，「浙BA」持續升溫，與運動健兒們拼搏的身影相映成趣的，是場館內外湧動的「鄉味」——浙江省各級供銷社的「土特產推薦官」們，正在另一條「賽道」上活力開跑，用一場場接地氣、聚人氣的推廣活動，讓優質農特產品借勢「出圈」。 籃球賽後，市民觀眾在場外購買美食。 浙江省供銷社 供圖 「剛在場內為球隊『對壘』，轉頭就捧著對方家鄉的特產聊得火熱。」溫州鹿城與蒼南的拉拉隊員們拿著互換的土特產禮包互相打趣，比賽的競技感在美食共享中化作濃濃的鄉土情。 專程從平陽趕來溫州市區觀賽的李女士，嘗過瑞安特產後立即掏出手機線上預定：「這味道太對胃口，球賽輸掉的心情得靠美食補回來。」 抓住體育賽事熱度，浙江農特產品正通過新場景「圈粉」。 錢承恩餛飩、黃隆泰炒米、懷溪番鴨、平陽糖畫、五明堂九蒸九曬薑茶、騰蛟五香乾......在「浙BA」平陽賽區的「供富大篷車」暨「非遺市集」上，20餘種特色小吃齊聚賽場外，吸引眾多觀眾駐足品嘗。 在金華賽區賽場外，金華市供銷社牽頭聯動蘭溪、武義等地供銷社，搭建起熱鬧的展銷平臺。8天展銷期裡，金華兩頭烏火腿、宣蓮飲品等地方特產借著賽事熱度成為備受追捧的「網紅產品」。同時，金華市農產品區域公用品牌「金農好好」線下門店同步推出「憑票根享優惠」的活動，將賽事流量充分轉化為消費動能。 「浙BA」賽場外的農產品市集。 浙江省供銷社 供圖 新模式下，賽事熱度正實實在在地幫助農民增收。據悉，樂清市供銷社舉辦的「灌籃市集」上，現場攤位銷售和「土特產推薦官」的「雲直播」聯動，線上線下齊發力，在預熱環節就助農售出1.3萬斤西瓜。 著眼長遠，「體育+助農」模式被賦予了更長久的生命力。 以湖州為例，湖州長興縣供銷社正計劃將農產品與更多體育賽事深度捆綁，通過「賽場直銷+品牌曝光」的模式，逐步構建「體育賽事引流、農產品變現」的可持續營銷鏈路，讓田間地頭的優質農產品直達消費者身邊。 一場場比賽落幕，攤位上的叫賣聲卻還在延續。在競技的激情與日常煙火氣的交織中，浙江正持續探索著助力鄉村振興、實現共同富裕的新路徑。(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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