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)
日常生活中,潛藏著一些被我們忽視的致癌元兇。了解這些物質並採取相應措施減少接觸,對於我們和家人的健康至關重要。 土榨花生油 很多人認為土榨花生油更香,但要特別提醒:土榨花生油一直都是強致癌物黃麴黴毒素超標的重災區,因為這些油沒有經過精煉處理,很容易讓黃麴黴毒素「安家落戶」。 除了土榨花生油,黃麴黴毒素也可能存在於發黴的花生、玉米等糧油產品中。因此,儲存糧食時建議保持乾燥、通風,出現黴變的食品應果斷丟棄。 那麼,如果家中的筷子或砧板不慎接觸了含有黃麴黴的糧油產品,需要整套丟掉嗎? 黃麴黴需要特定的環境和營養物質才能生長,要產生黃麴黴毒素也需要一定的條件,而筷子、砧板等不存在豐富的營養,較難產生黃麴黴毒素。 建議洗完筷子後,烘乾或晾曬後再放置於筷桶;砧板用完後記得擦乾,豎放或懸掛。此外,還要經常定期消毒。 檳榔 很多人都有嚼檳榔的習慣。然而,檳榔是世界衛生組織下屬的國際癌症研究中心定義的1類致癌物(1類致癌物是指有明確致癌作用的物質)。檳榔會導致口腔癌,嚼檳榔還有很強的成癮性,一旦開始嚼就很難戒掉。 口腔癌是最常見的頭頸部惡性腫瘤,全球每年新發病例約30萬例,其中近半數患者死亡。我國每年新增口腔癌患者約5.8萬例,男性患者佔70%以上。 專家介紹,與其他癌症相比,口腔癌比較容易發現。早期口腔癌的患者治癒率較高,在我國可以高達90%。一旦到了中晚期,五年生存率在55%~65%。希望大家能夠珍惜生命,遠離檳榔。 油煙 烹飪時產生的油煙是室內空氣汙染的主要來源之一,會對人體健康構成嚴重威脅。 有數據顯示,肺癌已超過乳腺癌成為女性最常見癌症。但是,女性通常吸菸率很低,為什麼肺癌發病率卻很高?其中一個原因就是高溫油煙。 油煙中的有害物質,如苯並芘、丙烯醛等,存在誘發肺癌的風險。研究表明,在不吸菸的女性群體中,長期接觸炒菜油煙的人肺癌的發生風險會提高3.79倍。 每次做飯應提前打開抽油煙機,烹飪結束後不要立刻關閉,應持續開啟幾分鐘,以清除殘留油煙。 平時做菜也儘量減少爆炒、煎、炸等容易產生油煙的烹飪方式,多採用蒸、煮、烤、涼拌。如果抽油煙效果不好,可以用微波爐、烤箱等工具替代明火烹飪。 魚生、醉蝦等 去南方沿海地區旅遊的朋友,很可能都吃過魚生、魚生粥等淡水魚蝦食品。 需要注意的是,淡水魚中有一種非常常見的寄生蟲——華支睪吸蟲,也叫肝吸蟲,是我國感染率最高的寄生蟲之一,是1類致癌物。 生吃淡水水產是造成肝吸蟲感染最重要的因素。目前已知有近70種淡水水產都可以感染肝吸蟲。因此,大家儘量不要生吃淡水魚蝦。自己在家做淡水魚蝦時,也要注意將案板、刀具以及容器等生熟分開,防止交叉汙染。 監製丨李浙 主編丨杜顯翰 作者丨阮光鋒 科信食品與健康信息交流中心副主任 審核丨張宇 中國疾病預防控制中心研究員 醫學博士 (央視新聞客戶端)
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