10組立體花壇亮相北京長安街沿線 紀念抗戰勝利80周年
2026-01-07 20:57 4,289次浏览北京8月8日電(陳小雨)2025北京博物館季研學月啟動儀式8日在孔廟和國子監博物館舉行。本次活動以「博物館研學 開啟求知新旅程」為主題，由北京市文物局與北京市教委聯合主辦，聯動全市各區多家博物館，通過多元化研學活動推動文博資源與教育體系深度融合，讓青少年在沉浸式體驗中觸摸歷史溫度。 2025北京博物館季研學月啟動儀式。陳小雨 攝 讓博物館成為「第二課堂」的核心陣地 啟動儀式上，北京市文物局黨組成員、副局長褚建好強調，博物館作為城市文化名片，需充分挖掘首都文博資源優勢，以嚴謹的學術態度設計課程，通過「博物館+演藝」「博物館+科技」等創新形式，讓青少年在參與中收穫知識與文化自信，各博物館要聚焦青少年需求，杜絕碎片化歷史解讀，真正讓博物館成為提升精神素養的「活課堂」。 主題遊線解鎖京城文化密碼 活動現場，東城和西城區文旅局分別發布了特色研學線路，為公眾提供穿越時空的文化探索路徑。東城區「中軸尋寶文脈古今」以中軸線為核心，推出「中軸尋寶」「鼓韻新聲」「古今漫遊」三條線路，聯動北大紅樓、鐘鼓樓、中國鐵道博物館等點位，通過實景研學、角色扮演等形式，讓青少年領略革命歷史與古都文脈的交融。 西城區的四大主題線路則聚焦世界文化遺產與城市記憶，涵蓋大運河、中軸線、北京城文化風貌及宣南文化，串聯郭守敬紀念館、景山、李大釗故居等，帶領觀眾在胡同與古蹟中探尋歷史軌跡與報國精神。 多館聯動打造沉浸式文化體驗 當天，多家博物館也同步推介了暑期重磅研學課程，亮點紛呈。 孔廟和國子監博物館推出「詩書化育 禮樂養情」傳統文化課程、「國子尋禮」禮儀研學等活動，依託古代最高學府資源，讓青少年在AR互動與禮儀體驗中追溯國學根源；北京大運河博物館結合「看·見殷商」特展，打造「穿越時空的中國」「商王宴會尋寶記」等活動，通過手工互動、劇情解密等形式，讓殷商文明與運河文化「活」起來。 國家自然博物館以「博物館之夜—2025光韻之夜」為核心，推出光影故事、科學家講故事、夜宿博物館等活動，融合達·文西特展打造科學與藝術跨界體驗，邀請公眾踏入跨越科學與藝術、連接傳統與未來的光影奇旅。 2025北京博物館季研學月啟動儀式。陳小雨 攝 四大主題玩轉文博新體驗 為增強互動性，研學季還特別推出四大主題活動。發布《一張圖讀懂研學月動作》，匯總全市精彩活動；20家博物館限量發放「文博護照」與紀念徽章，參與答題可解鎖優惠；邀請市民以鏡頭記錄研學故事，開展「我的博物館研學」線上短視頻vlog徵集活動，共享博物館魅力。相關活動詳情可關注「北京文博」及各博物館公眾號查詢。 這個夏天，2025北京博物館季研學月將以博物館為紐帶，連接歷史與當下，讓市民尤其是青少年在行走中感悟文明，在探索中滋養心靈。(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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