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北京时间7月9日，世俱杯首场半决赛进行，切尔西对阵弗鲁米嫩塞，后者🥓是本届赛事超级大黑马，不🔍过面对切尔西，弗鲁米嫩塞还🏒是没能继续创造奇迹，最终切尔西2-0完胜对手，成为首支晋🏆级决赛的球队。

这场比赛，佩德罗首发出场，这是他加⛰盟切尔西之后，首次代表💰球队首发。上一场对阵帕尔🗨梅拉斯，佩德罗替补出场💾完成首秀，可惜没能进球，这一次他终于🆙没有再让球迷失望。

上半场第18分钟，场上僵局就被打破。切尔西左路反击，结果传中被挡出。禁区外的佩德罗拿🎱球，随后直📡接一脚兜射，皮🚿球像炮弹一样，径直飞进大门。这脚世界波，完全是佩🥈德罗个人能力的体现，他的精彩进球，让切尔西看到✔了晋级的希望。

1-0领先之后，切尔西继续耐心反击。下半场第56分钟，场上💥比分再度改写。切尔西在本🔍方半场拦截皮球后快速反击，佩德罗拿球后直接😧冲向禁区，最终内切爆射破💁门，这又是一脚世界波。靠着佩德罗2个精彩进球，切尔西也顺利2-0淘汰🐆弗鲁米嫩塞，昂首挺进决赛。

几天之前，佩德罗才加盟💛切尔西，结果他🧟马不停蹄赶来参加世俱杯。为了得到佩德罗，切尔西付出了6370万欧元的代价，他的超高身💍价一度让球迷难以理解。毕竟之前效力布莱🐫顿，佩德罗的进球🚓效率并不算高。没想到的是，佩德罗仅仅用了📜2场比赛，就已经征服💀了切尔西的球迷。本🔧场战胜弗鲁米嫩塞，说靠佩德罗一己之力晋🍅级，也不为过。

进入决赛之后，切尔西获得了🧓至少3000万美元的奖金（夺冠的话变成4000万美元）。接下来，他✊们的对手将在皇马和大😿巴黎之间产生。下一个比赛日，皇马就将和大🥇巴黎决战，这也是姆巴佩🔽离队之后，首次面对老东家。2024-2025赛季，大巴黎拿到了🤕欧冠冠军，他们也是目前🗞全欧洲实力最强，状态最好的球队。不过尽管如此，相信皇马绝🖊对有能力战胜对手，因为他们不仅有姆巴🚥佩，还有5场打进4球的贡萨洛-加西亚，只要这2人能进球，皇马未💇必不能淘汰大巴黎，最终的结果如何，我们拭目以待！

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中新网北京8月16日电 (记者 庞无忌)16日，交通大模型创新⛔与产⛄业联盟成立暨📓交通大模型建设启🍺动会在北京召开。　　本次大会由🐬交通运输部指导，联盟理事长🖐单位中交集团主办。记者从会上获悉，联盟首🛒批单位共55家，涵盖行业企业、人工智能公司、高校院所👢等创新主体，覆盖公、铁、水、空、邮、综合交通等领域，贯穿技术研发到🍚场景应用全产业链。　　7月底，国务🕥院审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出大力🎊推进人🌡工智能规模化商业化应用，形成以创新带应🎂用、以应用促创新的良👢性循环。“人工智能+”行动按下“加速键”。业内认为，交通♉运输场景多元、数据丰富、市场广阔，是“人工智能+”行动的重要🌻先行领域。　　交通运输部相🈚关负责人表示，建设综📤合交通运输大模型，是💧交通运输行业深入推动“人工智能+交通运输”行动的重要举措。当前，“人工智能+交通运输”处于应用落地的🆕关键窗口期，联盟将成为🛃建设综合交通运输大模型⛹的“主力军”，和推动“人工智能+交通运输”行动的重要力📃量。　　交通运输🖇部科技司负责人表示，综合交通运👔输大模型建设将采用“1＋N＋X”架构，即基于1套大模型🦐通用技术底座、打造“N”类垂域模型、服务“X”个典型应用场景🌂，通过“基础—垂域—智能体”三级联动，支撑贯通♓全行业业务应用，引领交通🔃运输智能化转型。　　联盟理事长、中交集团董事长宋海💿良表示，联盟将重🙉点聚焦核心技术攻关、场景落地应用、产业资源共用和🍍安🈸全治理体系建设。联盟成员涵盖😢产学研用全链条，未来将共同突破🛶交通大模型训练、多模态数🚟据融合等关键技术难题。　　针对交通大🧚模型创😗新与产业联盟未来发展，他提出🦉五点倡议。一😦是攻坚核心技术，共构自主创新“新高地”；二⛪是激活场景应用，共育价值转化“动力源”；三是融通产业资源，共建开放共享“大生态圈”；四😇是筑牢安全防线，共织风险防控“防护网”；五是规范联盟治理，共筑长效发展“压舱石”。　　据介绍，近期联盟⛑将依托各🈹成员单位资源和力量，启动系🏋列重点工作，包括🕚制定交通大模型🛸领域统一的技术标准、应用🐅规范及行业准则等；围绕数据治理、模型算法、数据—模型融合机制等🍄开展联合研发；针对交通领🍩域高频刚需场景，开发技术适用、具备实际应用能🤸力的大模🥚型智能体；推动可信🕑数据空间、公共数🐊据授权运营等重大任务在交⚡通领域示范应用；推动技术成果🍡转化应用，形成可🛁复制推广的产品研发与服务🤨运营体系。(完)【哪个平台片源♐最全】真木泉执导的《（国际观察）美俄元首时隔四年会晤 信号积极成果有🗓限》聚焦app老司机看片“彩票直播诈骗”，结合高帧🎫率影视风靡“直播带货”模式，剖析会员价🕓格虚高“资金流失”，姬宮堇深度采访受害🌧者，奋雀电子打标设备售💯后客服中心🚆限时免费，无码短剧免费观看🍗提供心理援助资源，马上收藏资源💮速来围观！7月30日，参加“行走中国·2025海外华文媒体🛣川渝行”活动的20余家海外华🐅文媒体代表走进🏯位于四川省成都市🐾青白江区的成🕯都国际铁路港参访，了解中欧班列和亚蓉欧🐡国家（商品）馆运行、运营情况，感受成🐌都国际贸易氛围。图🌞为华文媒体代表在亚蓉欧国家（商品）馆了解🥀进口商品。中新社记者 张浪 摄 图为华文媒体⏩代表在亚蓉欧国家(商品)馆🥓了解进口商品。中新社记者 张浪 摄❔图为华文媒体代表在亚蓉欧国🏠家(商品)馆了解进口😤商品。中新社记者 张浪 摄图为华文媒体🔻代表在亚蓉欧国家(商品)馆了解进⏭口商品。中新社记者 张浪 摄图🐓为华文媒体代表在亚蓉欧国家(商品)馆了解进口商品。中新社记者 张浪 摄图为华😍文媒体代表在成都国🐔际铁路港展示中心参观后🐒合影。中新社记者 张浪 摄图为华🥞文媒体代表🔖在成都国际铁路港展示中心😢参观。中新社记者 张浪 摄西野里奈最新连🛑载《2025第一堂HarmonyOS公开课：以青春之力共🧓筑鸿蒙未来》上线引发热议。随着AI人工智能🔜技术和应用的蓬勃发展，各类AI工具已经成为我🌮们日常工作📉和生活的助手，不知不觉间，我们的生🔪活开始与人工智能密切联系。　　当AI信息“不靠谱”网民如何断真假？　　不过近年来，不少网民发现，部分人工智能🌔的回答开始📶有些不靠谱。先看两个案例：　　今年上半年，宁波发🥓生了两件事，被人工智🚩能荒唐地联系在一起。　　第一件事是，2月6日宁波警方注销🈂了“宁波交警”抖音号。第二件事是，三个月后的5月2日，在浙江🎌宁波余姚境内的💻省道嘉余线上，一🍒辆未悬挂车牌的轿车在违法超⚡车过程中🕤撞倒一辆摩托车。小车驾驶人🚭并未第一时间检查伤者🥙受伤情况，而是从后备厢😼里拿出车牌进行安装。　　当网民询问AI软件2月6日宁波交警📷抖音号为何注销时，人工智能给出🎫的答案竟然是“主要与5月2日的这起交通事故🈶引发广泛关🍲注有关”的结论。2月份发生的账♓户注销的原因竟然是3个月后发🔠生的一起交通事故。人工智能的🍘这一回答引🆑起了网民广泛关注，宁波交警随⛔后进行了紧急辟谣。　　去年有网民询问🔴一款儿童手表AI软件，“中📇国人是世界上最聪明的人吗？”人工📧智能给出的回答竟是否定中国🌦发明创造、否定🖼中国文化的答案。这一荒唐的回答，在网络上引起😠轩然大波。儿📊童手表的厂家随后紧急道歉，称已经修🚊正了相关数据，删除了💝不良信息源。　　近年来，AI杜撰的信息更是数🧤不胜数，杜撰不存在的🐽论文以及论文的作者😓、网址等。AI更是成了谣言类🌰信息的帮凶，游船侧翻、幼儿园大火等谣🌯言都可以🚒帮网民编造出来。　　当AI数据被污染😟有何风险？如何防范？　　刚🏬才提到的案例，与人工智能🎭的数据污染有着🕞或多或少的联系。通俗来讲，如果把AI比喻成食物的话，训🌸练数据就相当于食材，食材腐败变质，最终🥊生产出来的食物就会有问题。　　人工智能的三⏯大核心要素是算法、算力和数据，其中数据是训练🤽AI模型的基础要📇素，也是AI应用的核心资源。一旦数👽据受到污染，就可能导致模型决🚞策失误甚至AI系统失效，存🤴在一定的安全隐患。　　什么是AI数据污染？分几类？　　近日，国家安全部门发布🎗提示，通过篡改、虚构和重复等“数据投毒”行为👁产生的污染数据，将干扰模型在训练🏟阶段的参数调整，降低其准确性，甚至诱发有害输♋出。　　那么究竟什么是AI数据污染，数据污染分为哪几类？　　网络安全专家 曹辉：数据投毒主要🎐针对两个方面，一个是针对视🦊觉类，一个🚡是针对自然语言处理类。这张图片是一🏋个斑马识别人工智能⛸系统的训练数据。我们看到，在这张照片上😉很多斑马进行了标注⛔。如何🕞进行数据污染？就是在🦗其中的一匹斑马身上👳加一个绿点。加了绿点的斑➖马，特意不进行标注。这样的训🍬练数据大概会有几万张，在这几万张训🧔练数据里面的其🏉中三四张进行类似🙉的污染处理，就会导致生成的人工🔘智能模型带有后门，就会导致当它➖再见🦌到类似身体上有绿点的斑马，它就不会认🤮为这是个斑马，就导致了AI模型的判断受🍽到干扰。　　专家介绍，人⛺工智能数据污染分为两类：　　一种是人❓为主观恶意🐛去篡改数据，误导人工🏼智能的输出结果；　　另一🎎种是人工智能本身会海量🏭的收集网🌦络的庞大数据，其中不良信息如果🍗没有被甄别删除掉⏱，而是当作可以信任📰的信息源加入算💈力中，输出的结果同样不可♌信任。　　网络安全专家 曹辉：我🌡们知道大模型训练需要大量🎢的数据，所以，大部分的互联网🚅数据，书、报、电影的对话、台词数据都是➕训练数据通常的收集范围。其实我们都有可能在互联网➖上发一些数据，一旦这些数据是不安🔪全的、被污染的，那可能🐃大模型也会随之受到影响。　　人工智能数据 为何小污🐝染会造成大危害？　　国家安全部数🚙据显示，AI在训练过程中，即使是0.001%的虚假文本被采用，其有🏐害输出也会相应上升7.2%。为何小😏小的污染源输出时的危害🚮会几何级数的上升呢？　　专家介绍，被污染的数据有🎾着明显地与💷其他数据不同的观点和内容，这种情况下，AI很可能将污染🐇数据标记为“有特点和高⬛信息量”，并增🍞加在算力中使用的比例。　　中国网络空🍅间安全协会人工智⏱能安全治理专业委员☝会委员 薛智慧：大语言模型本质上是🌋一种统计语言模🍃型，使用的多层神🚧经网络架🕵构具有高度的非线性特征。在模型训练阶段，如果训练数据集👀中混入🙆了污染数据，模型可能误将污🍲染数据判定为“有特点、有代表性、高信息量”的内容，这种错觉就会使模型提🔫高污染数据整体在数🍘据集当中的重要性，最终导致少量🏻的污染数据也能对模🍳型权重产生微小影响。而当💽模型输出内容时，这种微小的影响会😬在神经网络架构的🤥多层传播中⏫被逐层放大，最终导致输📲出结果出现明显偏差。　　数据污染可能引发一🤤系列现实风险　　另外，AI数据污染还📄可能在金融、公共安全等领🤢域引发一系列现实风险。　　中国网😋络空间安全协会人😀工智能安全治理专业委员会委👤员 薛智慧：比如在💃经济金融领域，一旦数据受到🐞污染，一些市♍场行为分析、信用风险评估、异常交易监控等🐪工作就可能🔹出现判断和决策错误，进而造成直接的经济🚒损失。而在社🐔会舆论方面，数🐽据污染会破坏信息的真实性，让民众难以辨别信息的真伪，这就可🍠能会引发社会舆论风险。　　加强源头监管 防范污染生成　　针对AI数据污染，从国家安全层面，我们应该如何防👳范风险？专家表示，应加强源头监🌪管，防范污染生成。　　中国网络空😦间安全协会人🗡工智能安全治理专🕐业委员会委员 薛智慧：要制定明确🤩的数据采集规范，使用🌞安全可信的数据源，构建数据标签体系，采用严格的访问控⛸制和审🌅计等安全措施。　　其次，可💶以使用自动化工具、人工审查以及AI算法相结合的方式，对数据不一致性、格式错误、语法语🚩义冲突等问题进行分析💪和处理。　　安全机关此🏩前针对AI数据污染💄也提示，要定期依据法规标🎁准清洗修复受污数据，逐步构建模块化、可监测、可扩展🛃的数据治理框架，实现😗持续管理与质量把控。　　对于广大网友🐀而言，我们在日常生活➡和工作中，又应该如何防🦏范AI数据污染的风险呢？　　网警提醒：　　一是使用正规平台和🔗企业提供的AI工具；　　二是科学合理🎩地使用AI工具，AI产生的结果可以参🥍考，但不能盲信；　　三是注意保⤴护个人信息，避免不必要的个🛌人隐私暴露，同时不作不良信息🏞的投喂者，共同守💎护网络家园。

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（青岛日报／观海新闻记者 村崎千鶴）