成都8月12日電(記者 國璇) 第12屆世界運動會撞球項目比賽正在成都進行。來自泰國、菲律賓和越南的多位撞球選手接受記者採訪時表示,作為非奧項目最高水平的國際綜合性運動會,成都世運會讓更多人感受到撞球項目的魅力。 12日的斯諾克女子6紅球首場半決賽上演了「泰國德比」。19歲的努查·菲弗爾以2:0戰勝同胞普蘭查鋪·撈奇亞龐,將與中國名將白雨露爭奪冠軍。受父親影響,菲弗爾從斯諾克愛好者成長為職業運動員,目前世界排名第11位。第一次參加世運會的她表示,觀眾的熱情給她留下深刻印象:「現場有很多觀眾,他們很注重觀賽禮儀,在我們打進精彩進球時也會熱烈鼓掌。」 最終收穫銅牌的撈奇亞龐告訴記者,撞球兼具競技性和娛樂性,泰國擁有濃鬱的撞球文化,撞球俱樂部數量眾多,豐富多樣的賽事為年輕人晉級職業賽事提供了寶貴的通道。 8月12日,在成都世運會斯諾克女子6紅球半決賽中,泰國選手努查·菲弗爾以2:0戰勝隊友普蘭查鋪·撈奇亞龐。圖為菲弗爾在比賽中。記者 田雨昊 攝 「和男子相比,女子斯諾克職業選手數量不多,專業賽事偏少。」撈奇亞龐坦言,成為女子職業斯諾克選手並不容易。雖然面臨挑戰,但越來越多泰國女將在國際斯諾克界嶄露頭角,比如目前的女子世界第一明克·努查魯特,也激勵更多泰國女孩走向世界舞臺。 「泰國女子選手的基本功普遍不錯,也有許多來中國訓練和比賽。」白雨露受訪時稱,世界女子斯諾克界呈現百花齊放的態勢,中國、泰國、英國和印度等國家的選手實力突出。世運會等國際賽事為各國選手提供了交流和切磋的舞臺,有助於提升女子賽事的整體水平。 菲律賓女將切斯卡·森特諾挺進了13日的女子花式半決賽,將迎戰三屆女子9球世錦賽冠軍、中國名將劉莎莎,森特諾期待在自己的第二次世運會之旅為菲律賓帶回一枚金牌,實現職業生涯的新突破。 森特諾曾多次與劉莎莎、韓雨等中國名將在世錦賽等頂尖賽事中交手。她認為,菲中兩國作為撞球強國,在舉辦賽事、人才培養等方面具有廣闊的合作空間。此外,第一次來成都的森特諾希望賽後看大熊貓、品嘗火鍋,「既要好成績,也要玩得開心」。 成都世運會撞球項目設有斯諾克、花式撞球和開倫撞球三個分項。和前兩項相比,沒有袋口、僅帶邊庫的開倫撞球在中國撞球廳裡較為少見。此次代表東道主出戰的唯一選手錢家樂止步男子三庫開倫預賽。前男子世界第一、越南名將陳決戰則早已注意到這位初出茅廬的16歲中國小將。 今年5月三庫開倫世界盃越南站比賽,錢家樂創下中國球手在三庫開倫國際比賽中的得分紀錄。陳決戰認為,雖然年輕,但錢家樂已具備成為世界級球員的潛力。「在我不斷取得好成績後,有越來越多越南青年愛上並從事職業開倫撞球運動。我相信錢家樂也能在中國發揮類似的榜樣作用。」 「成都世運會的賽事組織出色,觀眾也比我想像得多,我很高興開倫撞球逐漸走進中國大眾的視野。」陳決戰已躋身13日的男子三庫開倫半決賽,力爭站上領獎臺。(完)
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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