「教育消費者」言論引爭議，百果園股價大跌
2025-11-02 21:45 7,739次浏览京南花月無雙地 薊北繁華第一城 天津衛依河起、依河名、依河興 六百多年風雲際會、南來北往 滋養出天津 開放、包容、多元的獨特氣質 務實、樂天、進取的城市性格 亦孕育出豐厚的非物質文化遺產資源 7月5日晚，「夜上津門·焰遇航母」大型沉浸式夏日音樂焰火秀在天津泰達航母主題公園上演。本次焰火秀以「煙花星球」為主題，吸引了許多市民和遊客沉浸式體驗視聽盛宴。(無人機照片)記者 佟鬱 攝 舊時頂尖技和藝 「非」入尋常百姓家 2025年8月7日至9日 「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動媒體採訪團成員 以一場採風活動為牽引 深入體悟天津魅力 沉浸式探尋天津非遺之美 楊柳青古鎮街景。劉越攝 來天津 怎能錯過楊柳青年畫 「南桃北柳」 它穩坐中國民間木版年畫頭把交椅 木版套印打底，工筆彩繪點睛 活靈活現、雅俗共賞 看那《蓮年有餘》的胖娃娃 童顏佛身、懷抱錦魚 將「連年有餘」的祈願 點染進千家萬戶的喜慶裡 圖為天津楊柳青木版年畫最具代表性的年畫之一《蓮年有餘》。王在御攝 藏泥袖內默捏人像 清道光年間 張明山靠這一手絕技成名 百年傳承至第六代 代代相傳的寫實技藝 讓泥巴有了筋骨與靈魂 「笑要特別笑，怒要特別怒」 《蔣門神》的兇、《賣糖堆兒》的暖 皆形神兼具 指尖上不僅有手藝 更捏塑著津沽百態 氤氳著市井煙火 圖為「泥人張世家」第六代傳人張宇正在為泥塑繪色 一根竹骨、幾張宣紙 竟能折成可藏於袖中的風箏 100多年前 魏元泰創「風箏魏」 研製出200餘種可拆展的風箏 平拍、立體、串式樣樣精妙 骨架輕韌抗風，彩繪細膩鮮活 放飛時如彩蝶追雲，收起來便攜易存 小小「風箏魏」 讓精巧技藝直上雲霄 圖為國家級「非遺」項目「天津風箏魏製作技藝」第四代傳承人魏國秋正在製作風箏 天津味道 繞不開「舌尖上的非遺」 狗不理包子色香味美 形似白菊的褶子裡藏著門道 三肥七瘦的講究 半發麵的柔韌 時令配料的嚴選 道盡了精益求精的真功夫 資料圖：狗不理包子。盧大中攝圖片來源：CTPphoto 桂發祥十八街麻花的酥脆香甜 則藏在二十多道傳統工藝裡 什錦餡酥條是靈魂 久放不綿是底氣 一根麻花擰出的 是「桂子飄香、發奮圖強、祥和如意」的生活期盼 11月18日，天津麻花文化節在天津意式風情街桂發祥十八街麻花體驗店舉行，消費者共同分享了一支重118斤的巨型麻花 吃飽喝足 拿起內畫「鼻煙壺」 以「益德成聞藥」提神 三百年古法炮製 茉莉花香裡藏著老藥工的匠心 「衛藥魁首」隆順榕 更是憑「猛、快、便、廉」 和嚴苛的炮製工藝 撐起了津門中醫藥的金字招牌 圖為天津內畫鼻煙壺代表性傳承人在展會現場製作內畫鼻煙壺。張道正攝 天津又名「哏兒都」 雅號源於骨子裡的幽默 更離不開曲藝沃土的滋養 相聲在這裡成熟、興盛 馬三立、侯寶林、常寶堃等曲藝大師 在茶館裡淬鍊成金 天津觀眾最懂相聲的 「俗不傷雅，謔而不虐」 圖為遊客在天津名流茶館感受傳統相聲文化 這邊廂曲藝的餘韻未歇 那邊臺鏗鏘的鼓點已起 「坐敲」聽樂音婉轉 「站打」看舞姿豪邁 津門法鼓用鼓、鐃、鈸、鐺子、鐐鉻 奏出鏗鏘節奏 一亮相就是「慶昇平」的熱鬧景象 2024京津冀非物質文化遺產聯展上，觀眾參觀津門法鼓·楊家莊永音法鼓。記者 佟鬱 攝 要說熱熱鬧鬧 可離不開古典戲法 天津戲法不靠聲光電 全憑手上真功夫 和「口彩相連」的嘴上妙語 「捆綁藏掖撕攜摘解」 在四面圍觀下依舊不露破綻 方寸之間頻頻出彩 盡顯東方智慧的精妙 …… 圖為「五一」假期首日，民眾在天津古文化街宮前廣場觀看民俗花會表演。魏進 攝 這就是天津的非遺 它是手藝更是記憶 是技藝的精絕 亦是南北、雅俗、古今的和合共生 在年畫的色彩、泥塑的筋骨 麻花的酥香、相聲的包袱 戲法的玄妙、法鼓的鏗鏘裡 你能觸摸到這座城市的魂與脈 人這一輩子 總要來天津一趟 感受這份流淌在煙火人間 凝結於指尖心頭的「和合之美」 在非遺的活態傳承裡 遇見一個更生動、更地道的中國 作者：劉越
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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