倒計時10天！這些大國重器即將亮相九三閱兵
2026-02-26 10:27 4,168次浏览廣東江門8月13日電 題：廣東臺山：稔果進入成熟季市民嘗鮮正當時 作者 李曉春 郭軍 近日，現居美國波士頓的臺山鄉親雷先生在WeChat看到有好友將山上的熟稔果拍照分享到朋友圈，迅速勾起了童年回憶。雷先生記得家鄉有首順口溜：「六月六(農曆)，生蟲稔仔熟；七月七，左手撿(摘的意思)稔右手入；八月八，右手撿稔左手撒；九月九，撿個稔仔甜過酒」，意思是指農曆六月，早熟的稔果，容易招蟲；農曆七月，稔果分批成熟；農曆八月，樹上多數是熟稔果，可邊摘邊吃；農曆九月，稔果進入尾聲，但能摘到的都很甜。 8月10日，廣東臺山市，早熟的山稔果掛滿枝頭。李曉春 攝 據介紹，臺山人口中的稔果，又稱山稔、稔仔。其樹實指桃金孃，是廣東丘陵坡地較為常見的一種常綠灌木，高度可達兩米。其花色豔麗且花瓣會隨著花期逐漸變色，花期較長，同株會有白、粉、紅等多種花色並存，嫩果呈青色，皮色漸漸轉紅象徵著開始成熟，花果均可觀賞，全株皆可入藥，是一種集藥用、食用與觀賞價值於一身的多用途花卉。 近年來，個別有情懷的人將山上的稔樹移栽到盆中，並根據樹形和長勢打造成盆景，在市場上廣受青睞。「這兩年有不少廣州、中山、珠海的熟客和住在臺城別墅區的客人前來選購稔樹盆景。今年4月，有一位廣州客人自己開車來選購了十幾盆，說買回去擺放在花園裡。」臺山市臺城街道一家花卉店的負責人李先生透露，目前小棵的每盆可賣30元至150元，大棵的每盆可賣200元至380元。 8月10日，廣東臺山市，小朋友展示剛採摘的熟稔果。李曉春攝 「以前在臺山農村，漫山遍野都長有稔樹，除了有部分會被村民當柴火砍掉之外，剩下的稔樹都成為孩子們農曆七八月摘稔果的密切關注對象。」現居加拿大多倫多的臺山鄉親李先生回憶稱，他小時候在家負責放牛，村附近的山崗上長滿稔樹，他每次放牛經過都很留意稔果的長勢和成熟度，一見到有熟的，就迅速順手摘下嘗鮮，摘稔果是他放牛時最有獲得感和幸福感的活動之一。 「在我鄉下，有個謎語稱『一個埕仔五隻耳，有鹹螞(當對蝦醬的叫法)、豆豉和番薯』，猜一種野果，謎底就是稔仔。前半句描述的是它的外形，與當地的酒埕仔相似，用耳來比喻果頂部的冠，後半句形容的是果內的醬、籽、芯，用平時常吃的來做比喻。」臺山市民陳先生透露，兒時結伴上山尋覓稔果是一種童趣，那入口爆汁的甘甜，和那貪吃後便秘的難堪，至今仍記憶猶新。 「稔果像這種呈烏黑色的就熟透了，可摘回去鮮吃、曬乾、浸酒。昨天就有一位朋友特意過來摘了三四公斤，說帶回去浸酒。」8月10日，臺山市四九鎮車蓢村村民黃先生介紹說，近年上山挖了幾十棵稔樹移栽到自家魚塘邊和花園裡，通過統一管理和精心養護，長勢越來越旺盛，結果率大大提升，且稔果個頭圓潤飽滿，摘起很有滿足感。 在臺山，稔果還是一種應節野果，在物資匱乏的年代常用於當地的七夕和中秋，如今兩個節日前後在臺城街道美琴、白水、新寧、城北等菜市場，經常會見到有村民擺賣稔果。 「以前臺山農村舉行『慕仙』(當地七夕前一晚的習俗，又稱拜『七姐』或『七仙女』)儀式，桌上少不了稔果。」現居香港的臺山鄉親黃小姐說，如今吃稔果雖已找不回當年的幸福感和滿足感，但稔果對於她而言，更像是一種與生俱來的情懷，一種心靈深處的歸屬感，能勾起童年時最美的回憶。(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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