推薦一套兼顧健康與美麗的運動，零基礎也能練 | 科學減重一起來
2025-12-12 05:17 2,438次浏览龍舟飛馳湖面，岸邊助威聲如潮。8月9日至10日，成都世運會龍舟項目激烈角逐，中國隊共取得兩枚銀牌。 本屆世運會，共有12支隊伍144名運動員參與龍舟項目角逐。比賽的激烈程度超出人們的預期，6個小項的18枚獎牌由6支代表隊瓜分。其中，印尼隊成為最大贏家，獲得3金2銀。 本屆世運會，龍舟、武術作為正式比賽項目首次登上世運舞臺，加上世運會「常客」——拔河，中國傳統體育項目盡展「國際範兒」。 龍舟相傳起源於我國先秦時期，賽龍舟不僅促進競技交流，還能傳承和弘揚傳統文化，彰顯民族精神。中國隊此次未能摘得金牌，出乎很多觀眾的意料。實際上，龍舟運動早已突破東亞、東南亞地區等傳統開展地區，被越來越多國家和地區的人們接受並喜愛，已擁有較為廣泛的參與人群，競爭日趨激烈。 據國際龍舟聯合會統計，目前該機構有近90個國家和地區成員(1991年成立時僅12個成員)，全球約有5000萬名龍舟愛好者。在此背景下，龍舟順利「划進」了世運會。 藉助成都世運會平臺，龍舟項目獲得了更多的關注。印尼選手達尤明隨隊摘得了2金1銀。她對記者表示，東南亞龍舟項目十分普及，每年印尼各地會舉辦多項龍舟賽事，「我希望通過世運會，能讓全世界更多的人了解這個項目，加入我們的行列」。 此次12支參賽隊伍中有西班牙、捷克、匈牙利、烏克蘭等4支歐洲隊伍，他們整體發揮出色。西班牙隊摘得了8人座公開組2000米追逐賽的銅牌，賽後隊員蒙特阿古多 拉戈對記者表示，龍舟項目最吸引他的就是龍頭張嘴的長船還有鏗鏘有力的鼓點，「這項運動體現了中國的文化特色，很有魅力，它需要團隊協作，這次是友誼的力量讓我們獲得了獎牌。」他還告訴記者，西班牙近年來有不少水上項目的愛好者開始體驗龍舟運動。 1984年，龍舟正式成為國內體育比賽項目後，迎來快速發展。2010年，廣州亞運會首次將龍舟納入正賽項目，此後的2018年雅加達亞運會、2023年杭州亞運會，龍舟都作為正賽項目亮相。2021年，龍舟還作為表演項目出現在東京奧運會上，這是龍舟在奧運會上的「首秀」。 成都世運會龍舟項目國際裁判趙曉俐認為，龍舟成為世運會正賽項目，「既得益於其在全球的普及度大增，也因為這項古老運動所持續進行的現代競技轉型」。記者了解到，有別於傳統民俗活動中的龍舟賽，為適應競技比賽和時代，成都世運會的龍舟項目精簡了參賽人數，縮短比賽距離，同時要求每支龍舟隊都要有一定比例的女性選手。 與龍舟類似，武術具有悠久的歷史和深厚的文化底蘊，被譽為我國的國粹。此次世運會，武術首次成為正式比賽項目，設置了武術套路和散打兩個分項。在女子太極拳-太極劍決賽中，盧卓靈為中國代表團摘得了本屆世運會的首金。 近年來，武術在世界體育大賽中影響力不斷增強。1990年開始，武術長期成為亞運會正式比賽項目。世運會上，從2009年作為邀請項目首次亮相，到如今首次成為正式比賽項目，武術在世界範圍內獲得了充分認可。此外，武術還入選了2026年達喀爾青年奧運會。 國際武術聯合會秘書長張玉萍認為，武術在亞洲廣泛開展，群眾基礎好，世界其他地區水平也在快速提升，武術發展進入了新的歷史階段。「本屆賽事彰顯了武術的深厚文化底蘊與國際競爭力，我相信，武術項目終將進入夏季奧運會。」 趙曉俐認為，中國傳統體育項目通過世運會的舞臺，拓展了世運會的多樣性，也進一步增強了這些項目的影響力，為今後更廣泛地進入世界綜合性體育大賽奠定了良好基礎。 (本報成都8月10日電)
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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