女孩因長相酷似雷軍走紅
2026-03-23 16:09 1,837次浏览贛州8月11日電 (朱瑩 劉力鑫)11日，記者從江西省贛州市舉行的中共贛州市委六屆九次全會精神解讀新聞發布會上獲悉，贛州提出實施「十萬英才聚贛南」行動，力爭三年吸引10萬大學生等青年來贛州就業創業，實現人才與產業「雙向奔赴」。 地處江西省南部的贛州市，是個不沿邊不靠海的內陸城市。但作為贛粵閩湘四省通衢的贛州毗鄰粵港澳大灣區，憑藉地緣、親緣、資源獨特優勢向南融灣。近年來，贛州市全力構建具有贛州特色和優勢的現代化產業體系，工業高質量發展取得積極成效。 圖為8月11日，江西省贛州市舉行中共贛州市委六屆九次全會精神解讀新聞發布會。劉力鑫 攝 贛州市委副秘書長、市委政研室主任、市委改革辦常務副主任黃曉東介紹，今年上半年，贛州市規上工業增加值同比增長8.8%，分別高於全國、江西省2.4個百分點、0.5個百分點；實現營業收入2429.1億元，同比增長10.1%，列江西省第3位；利潤總額89.4億元，同比增長27.4%，列江西省第1位。規上企業總數3068家，保持江西省第1位。 如何實現「十萬英才聚贛南」？贛州市科技局黨組書記、局長郭瀾介紹，該市讓科技創新這個「關鍵變量」轉化為加快發展的「最大增量」，創新人才機制。 完善引才新機制，贛州深入對標深圳規則規制，修訂出臺「雙向科創飛地」「周末工程師」「高層次外專引聘激勵」等升級版政策措施，大力開展「書記部長進校園」活動，三年內吸引10萬青年來贛州就業創業，為城市發展注入「青春活力」。 探索育才新路徑，贛州全力支持江西理工大學「雙一流」學科建設、贛南師範大學高品質辦學、贛南醫科大學申報博士學位授予單位，推動贛南科技學院申報碩士學位授予單位；探索出臺高校院所與企業人才雙向雙聘政策，推動科技創新與產業創新深度融合。 落實用才新導向，贛州深入實施企業自主評定人才體系改革，把人才管理、評價、激勵等權限交給企業；研究制定「首席技術官」「企業創新專員」政策措施，推動企業培養一批懂創新、善創新的人才隊伍。 「我們把就業創業置於民生之先，針對返鄉農民工、大學生等群體就業難，為初次創業青年群體提供免租辦公場所，為畢業大學生群體在贛州求職一年期間提供免費住宿服務等。」贛州市財政局黨組書記、局長溫江濤說。(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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