年輕人流行鬧市「躲貓貓」玩的是遊戲也是社交
2026-02-01 14:54 7,892次浏览台州8月12日電 題：一口食餅筒，兩岸故鄉情 作者 傅飛揚 「7月底在台州大陳島吃了食餅筒，一下子勾起了童年時期的回憶，我和家人在臺灣又做了幾次，海鮮、肉和蔬菜一口滿足，太香了。」近日，從浙江台州回到臺灣新北後，臺胞謝濬哲接受電話採訪時說。 大陳島與臺灣地緣相近、血緣相親。20世紀50年代，約1.5萬名大陳島居民遷至臺灣各地，發展到如今的近15萬人。大陳人有吃食餅筒的習俗，每逢佳節，遷臺大陳人的餐桌上總會準時出現它的身影。 2025年7月，臺胞製作食餅筒。阮雙雙供圖 作為第三代大陳籍臺胞，謝濬哲從長輩的言行中耳濡目染：「小時候過節，我們會把餅皮平鋪在桌面上，均勻地加上蝦仁炒筍絲、豆芽炒韭菜、酸菜炒米粉、墨魚炒芹菜、五花肉絲、煎蛋絲等10多種餡料，這是大陳人招待親友最豪華、最具故鄉味的菜色，一直延續到現在。」 多年來，食餅筒的香氣「飄過」海峽，連接著兩岸同胞的味蕾。「在臺灣大陳人聚集的社區，有許多一家幾代人經營的大陳風味美食店，食餅筒與炒年糕、薑湯面等台州美食往往是店裡最受歡迎的菜品。」謝濬哲說。 位於台州椒江區康平路上的「郭記食餅筒」已經開了17年。每天清晨，店鋪負責人郭玉(化名)忙碌的身影總會準時出現——手抓一團麵糊放入鍋中，不到一分鐘，一張柔軟透明的餅皮便製作完成；緊接著，她麻利地準備包在食餅筒裡的菜餚，五顏六色的食材整齊排列，令人食指大動。 「周邊上學的、打工的都會來吃，我們一天能賣幾百筒。」郭玉介紹說，過去，由於所需食材較多，台州人往往只在立夏、端午、中秋等節慶時令才吃食餅筒，如今隨著生活水平的提高，大家想吃就能買到，餡料也更加豐富。 製作完成的食餅筒。(資料圖)金櫻子供圖 食餅筒到底是哪家的？對於台州各縣(市、區)而言，這道地方傳統小吃的故事版本眾多。根據地域之別，食餅筒還擁有「麥油脂」「錫餅」「餃餅」等名稱。 台州地方文史研究者何薇薇介紹說，對於食餅筒的起源，民間說法不一，一說源於晉唐時期的春餅，一說是宋室南渡帶來的飲食新風尚，也有關於歷史人物的戚繼光說、濟公說等版本。清康熙年間的《台州府志》中有關於食餅筒的記載：「立夏，各拭面為薄餅，裹肉葅啖之，謂之醉夏。」 當前，傳承食餅筒文化也成為兩岸鄉親的共識。今年端午節，台州黃巖區博物館推出了一場充滿創意的「食餅筒宴」。在文創體驗區，市民遊客小心翼翼地將雞蛋、紅燒肉、胡蘿蔔等迷你食材擺件放入磁吸餅皮中，一枚枚獨特的食餅筒冰箱貼在指尖誕生，走進千家萬戶。 第四代大陳籍臺胞笑笑(化名)在臺灣從事大陳風俗研究工作，梳理節氣飲食、祭祀文化、方言小調等大陳人獨特的文化基因。「食餅筒背後蘊含的文化是一個很好的媒介，能讓更多臺灣年輕人在品嘗之餘了解大陳島的故事，感受兩岸同胞同根同源、同文同種的緊密聯繫。」她說。(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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