未就對以色列制裁達成一致 荷蘭外交大臣辭職
2025-11-21 22:46 3,613次浏览成都8月12日電(記者 國璇) 第12屆世界運動會撞球項目比賽正在成都進行。來自泰國、菲律賓和越南的多位撞球選手接受記者採訪時表示，作為非奧項目最高水平的國際綜合性運動會，成都世運會讓更多人感受到撞球項目的魅力。 12日的斯諾克女子6紅球首場半決賽上演了「泰國德比」。19歲的努查·菲弗爾以2:0戰勝同胞普蘭查鋪·撈奇亞龐，將與中國名將白雨露爭奪冠軍。受父親影響，菲弗爾從斯諾克愛好者成長為職業運動員，目前世界排名第11位。第一次參加世運會的她表示，觀眾的熱情給她留下深刻印象：「現場有很多觀眾，他們很注重觀賽禮儀，在我們打進精彩進球時也會熱烈鼓掌。」 最終收穫銅牌的撈奇亞龐告訴記者，撞球兼具競技性和娛樂性，泰國擁有濃鬱的撞球文化，撞球俱樂部數量眾多，豐富多樣的賽事為年輕人晉級職業賽事提供了寶貴的通道。 8月12日，在成都世運會斯諾克女子6紅球半決賽中，泰國選手努查·菲弗爾以2:0戰勝隊友普蘭查鋪·撈奇亞龐。圖為菲弗爾在比賽中。記者 田雨昊 攝 「和男子相比，女子斯諾克職業選手數量不多，專業賽事偏少。」撈奇亞龐坦言，成為女子職業斯諾克選手並不容易。雖然面臨挑戰，但越來越多泰國女將在國際斯諾克界嶄露頭角，比如目前的女子世界第一明克·努查魯特，也激勵更多泰國女孩走向世界舞臺。 「泰國女子選手的基本功普遍不錯，也有許多來中國訓練和比賽。」白雨露受訪時稱，世界女子斯諾克界呈現百花齊放的態勢，中國、泰國、英國和印度等國家的選手實力突出。世運會等國際賽事為各國選手提供了交流和切磋的舞臺，有助於提升女子賽事的整體水平。 菲律賓女將切斯卡·森特諾挺進了13日的女子花式半決賽，將迎戰三屆女子9球世錦賽冠軍、中國名將劉莎莎，森特諾期待在自己的第二次世運會之旅為菲律賓帶回一枚金牌，實現職業生涯的新突破。 森特諾曾多次與劉莎莎、韓雨等中國名將在世錦賽等頂尖賽事中交手。她認為，菲中兩國作為撞球強國，在舉辦賽事、人才培養等方面具有廣闊的合作空間。此外，第一次來成都的森特諾希望賽後看大熊貓、品嘗火鍋，「既要好成績，也要玩得開心」。 成都世運會撞球項目設有斯諾克、花式撞球和開倫撞球三個分項。和前兩項相比，沒有袋口、僅帶邊庫的開倫撞球在中國撞球廳裡較為少見。此次代表東道主出戰的唯一選手錢家樂止步男子三庫開倫預賽。前男子世界第一、越南名將陳決戰則早已注意到這位初出茅廬的16歲中國小將。 今年5月三庫開倫世界盃越南站比賽，錢家樂創下中國球手在三庫開倫國際比賽中的得分紀錄。陳決戰認為，雖然年輕，但錢家樂已具備成為世界級球員的潛力。「在我不斷取得好成績後，有越來越多越南青年愛上並從事職業開倫撞球運動。我相信錢家樂也能在中國發揮類似的榜樣作用。」 「成都世運會的賽事組織出色，觀眾也比我想像得多，我很高興開倫撞球逐漸走進中國大眾的視野。」陳決戰已躋身13日的男子三庫開倫半決賽，力爭站上領獎臺。(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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