百名袖珍人在「小人國」表演謀生
2026-01-22 09:11 6,786次浏览8月8日，電影《東極島》正式全國上映，同日舉辦的「讓全世界知道」雲路演活動連線全國888家影院，將這段中國漁民救援英國戰俘的故事展現給觀眾。浙江舟山普陀主會場與北京分會場跨城聯動，主創團隊、救援漁民後代、國際友人及全國觀眾共同見證這場歷史與光影的對話。跨時空的英雄壯舉影片聚焦1942年東極島漁民的英雄壯舉：198位中國漁民冒著生命危險，從戰火中解救英軍戰俘，用行動詮釋「有難必救」的信念。影片導演管虎動容表示，彰顯歷史真相是這部電影的立身之本，「我們要替不愛說話的、謙遜的中國人把故事講出來。」 「要讓傳統技藝和民俗在銀幕上甦醒。」影片導演費振祥告訴觀眾，劇組為還原歷史做了大量調研，從漁船工藝到漁民號子，甚至演員撈起的魚的種類，都嚴格遵循舟山民俗。朱一龍飾演的漁民阿贔在捕魚後要把吃的第一口丟回大海，「這是對海洋的敬畏，也是我們從民俗專家那裡學到的傳統。」如果說《東極島》有彩蛋，那就是路演現場的兩位特殊嘉賓——東極島島民王裕斌、楊小平。兩人不久前在9-10級風浪中勇救落水遊客，與影片中祖輩的精神形成跨越時空的呼應。「我們是東極島漁民的後代，海上有人，我們必救」。樸實的話語道出刻在島民骨子裡的善良。《東極島》總製片人梁靜感慨道：「83年前的救人者與今天的救人者相聚，證明中國人的DNA不會變。」全國聯動，讓世界知道 此次雲路演創下規模紀錄，全國888家影院同步直播。技術團隊提前完成信號連接，讓各地觀眾實時參與主創互動。據統計，影片上映首日便吸引200萬人次觀影，社交平臺上「解氣解恨」「熱血沸騰」成為觀眾反饋高頻詞。 路演現場，不少救援漁民與英軍戰俘的後代到場。漁民吳其生的孫子吳布偉感慨萬千：「電影真實還原了祖輩『漁民的本分、大海的胸懷、菩薩的心腸』，這段歷史不該被忘記。」漁民吳其麟的孫女吳小飛觀影中多次熱淚盈眶，「沒想到第一次在電影院有了回家的感覺，像小時候聽爺爺講故事。」先輩們的故事，從口口相傳到走向銀幕。英軍戰俘後代維尼太太遠道而來表達感謝：「若沒有這些漁民，384個家庭將陷入黑暗記憶，這段故事成為了刻在我們家族記憶裡的溫暖與希望！」「這是多年未見的史詩巨作，既是人性的史詩，也是血性的史詩，讓中國反抗精神在銀幕上閃耀。」北京分會場中，賈樟柯導演這樣盛讚影片。而英國演員李凱文作為戰俘扮演者，用中文分享他的感悟：「我在中國15年，終於有機會講述這樣的故事。通過這部電影，世界看到了中國人的熱情與勇敢。」 活動尾聲，全國888家影院觀眾與主創共同完成「抱拳禮大合影」，用傳統禮儀定格這一刻的感動。「希望向全世界講述東極島的故事。」費振祥激動地說。隨著8月22日英國上映計劃的公布，這段東極島漁民的救援傳奇將跨越國界，「有難必救」的中國精神將「讓全世界知道」。
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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