海口「三港」將於16日19時至17日5時停運
2026-02-04 21:34 7,785次浏览央廣網北京8月11日消息(記者安垚)8月8日，龍湖集團公布2025年7月未經審核營運數據公告。公告顯示，2025年1—7月，龍湖集團實現合同銷售金額410.1億元，合同銷售面積308.2萬平方米。憑藉優質產品力，龍湖集團銷售排名較上月逆勢提升，位列行業第12位。 同期，龍湖集團經營性收入穩步提升至164.7億元(含稅)，其中，運營業務收入約87.6億元(含稅)，服務業務收入約77.1億元(含稅)。 7月，受季節性因素影響，房地產市場整體供需呈現回落態勢。中指研究院數據顯示，TOP100房企1—7月銷售額同比下降13.3%，降幅較1-6月略有擴大，單月業績規模回落至歷史較低水平。 重點城市監測數據顯示，2025年7月主要城市重點監測項目來訪量環比平均下滑20%，北京、武漢、鄭州等城市典型樓盤降幅近30%。僅深圳、合肥、南寧等少數城市因新盤蓄客帶動，來訪量略有回升，整體市場看房熱度明顯降溫。 克而瑞分析指出，7月樓市遇冷由供應、營銷、氣候多因素交織所致。一方面，新增商品住宅供應規模大幅縮減；另一方面，房企營銷力度不足，未能有效激活市場。疊加夏季高溫影響，購房者實地看房意願顯著下降。經歷了前期需求放量，若短期內沒有利好政策加持，成交難免會迎來階段性瓶頸。 此外，單城市不同區域、不同項目之間的冷熱分化持續加劇，部分核心區域中配套完善、產品優質的項目仍能保持較高熱度。 以龍湖集團旗下的重慶御湖境項目為例，7月，重慶御湖境項目籤約套數與籤約金額分別位居重慶市商品房銷售排行榜第二位與第三位。該項目依託優越的區位條件與強大的產品競爭力，在30天內兩次開盤均實現售罄，累計銷售額突破11億元，再次成為區域產品標杆，充分印證了龍湖集團的高品質產品在核心城市房地產市場的競爭力與市場認可度。 預判8月，克而瑞認為，新房成交絕對量或將延續低位波動，累計同比降幅或將延續在5%以內。市場結構性分化特徵將進一步深化，優質房地產項目供應不足的矛盾短期內難以得到根本性緩解。 值得關注的是，在大力推進城市更新高質量發展的政策導向下，若有高空間利用率住宅產品、第四代住宅等契合市場需求的高品質「好房子」，加快入市節奏，有望打破當前市場僵局，有效滿足改善需求，推動市場加速企穩回升。
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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