2025阿尼瑪卿生態體育文化節在青海瑪沁啟幕
2026-02-06 08:25 1,821次浏览北京8月14日電 當地時間8月13日，2025年沙烏地阿拉伯斯諾克大師賽在吉達揭曉八強陣容，中國軍團4人出戰，最終丁俊暉、趙心童、斯佳輝、常冰玉皆憾負對手，無緣1/4決賽。 沙烏地阿拉伯斯諾克大師賽是在2024年首次舉辦的斯諾克職業排名賽，賽事規模僅次於斯諾克世錦賽，有144名選手參加。中國軍團此次參賽陣容龐大，最終丁俊暉、趙心童、斯佳輝和常冰玉闖進16強。 現世界排名第六位的中國斯諾克標誌性人物丁俊暉此役對陣英格蘭實力球手巴裡·霍金斯。全場比賽丁俊暉打出一個單杆破百和三個單杆50+，霍金斯打出一個單杆破百和四個單杆50+。雙方在上半場比賽戰成2比2平，下半場丁俊暉5比3領先拿到賽點。關鍵時刻霍金斯調整狀態並把握住機會，連扳三局實現逆轉。最終丁俊暉以5比6惜敗，無緣八強。 幾乎相同的逆轉戲碼當日在趙心童與英格蘭球手克裡斯·韋克林之間上演。這場比賽上半場韋克林3比1領先，中場休息後，因上賽季勇奪世錦賽冠軍而備受關注的趙心童連續擊出單杆50+扳回四局，率先拿到賽點。然而此後韋克林頂住壓力以沉穩表現連扳三局實現逆轉。趙心童苦戰11局最終以5比6落敗，未能晉級。 此次賽事從首輪開始展現上佳狀態的常冰玉本輪遭遇英格蘭名將、「火箭」羅尼·奧沙利文。常冰玉於上半場實現3比1領先，並在中場休息後以5比2領先率先拿到賽點。然而逆轉大戲再度上演，奧沙利文其後手感漸熱，擊出兩個單杆破百並連扳四局，最終以6比5淘汰中國球手拿下比賽。 另一位中國選手斯佳輝當日對陣英格蘭名將凱倫·威爾遜。比賽中，威爾遜開賽便連勝四局佔據明顯優勢，此後儘管斯佳輝擊出兩個單杆50+扳回兩局，並在2比5落後的情況下，第八局打出漂亮的單杆128分，但最終未能改變場上形勢，威爾遜終以6比3鎖定勝局晉級八強。 至此，所有參加2025年沙烏地阿拉伯斯諾克大師賽的中國球手已全部出局。 當地時間8月14日，此次賽事將展開1/4決賽較量，決出四強席位。(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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