全國詩人生態採風活動走進青海久治
2026-03-19 09:32 4,548次浏览全國僅100瓶 每瓶售價9999元 「科考隊員」網上售賣「北極海水」？ 中國科學院深海科學與工程研究所：正在了解情況 近日，二手平臺上有人高價轉賣中國海洋大學錄取通知書禮盒中的「南極海水」吊墜，引發網友熱議。8月8日，華西都市報、封面新聞記者注意到，有自稱科考隊員的用戶在交易平臺上，藉助「南極海水」話題熱度，公開出售標價高達9999元的「北極點海水樣品」，價格是前者的兩倍。 賣家自稱南極考察隊員公開售賣「北極海水」 該賣家在商品頁面宣稱，所售樣品為「中國第13次北極科學考察北極點海底4222米海底水樣品」，具有「中國團隊首次抵達北極點」的紀念意義，售價9999元。並註明，「考察隊98人，人手一瓶，這是我本人手上的那一瓶」。該樣品的瓶身標註有北冰洋考察隊標識、「雪龍2」號破冰船、北極點、90° N、4222m等信息。樣品數量起初標註為「全國僅150瓶」，而後又更新為「全國僅100瓶」。 該賣家社交媒體自我介紹為：南極考察隊員、中國科學院潛航員、中國團隊第一次抵達北極點成員；曾參加兩次南極考察、一次北極考察、多次載人深潛。結合上述信息，記者調查發現，該賣家身份疑似為中國科學院深海科學與工程研究所一名實習潛航員、助理工程師。 隨後，記者以買家身份向其詢問樣品有關細節。她表示，該樣品「為考察隊內部製作，沒有證書編號」。至於如何確認這份樣品的真偽，她回復稱，樣品是其本人於2023年9月4日在北極點取出，出售的是其個人所得份額，同時附帶打撈時的圖片證明。賣家強調「全國僅有第13次北極科學考察抵達北極點」，並透露最低售價為9000元。 然而，據公開資料顯示，中國第13次北冰洋科學考察隊抵達北緯90度暨北極點區域時間應為2023年9月5日13時55分。 記者注意到，8月9日，該商品主頁已不可見。 售賣行為是否合規？有關方面稱正在了解情況 極地考察所採集的海水樣品通常具有極高的科研價值。做生物研究的隊員會分析樣品中肉眼不可見的微小浮遊生物，而做化學研究的隊員會在水樣中加入試劑，分析其中的有機物和無機物含量。 依據《中國極地考察樣品管理辦法(試行)》，中國極地考察採集的樣品屬國家所有，由中國極地研究中心(中國極地研究所)保藏。極地樣品標本館依託中國極地研究中心，負責極地樣品的及時收集、妥善保存和科學使用。樣品館可為國內外科研人員、社會機構提供樣品的共享服務，供分析測試和科普活動等使用。 那麼，該科考隊員所有的北極點海水樣品是何種性質？公開售賣行為是否合法合規？若偽造科考樣品又是否要承擔責任？8月8日晚，記者就上述問題聯繫到中國科學院深海科學與工程研究所相關工作人員。其表示，有關情況正在詳細了解中。截至發稿時，尚未收到回復。 華西都市報-封面新聞記者 馬曉玉 閆雯雯
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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