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北京时间7月9日,本届世俱🏐杯的首场半决赛在巴甲黑马弗鲁米嫩塞和英超豪强切尔西之❔间展开。切尔西😟新援若昂·佩德罗世界波梅🏽开二度,帮助球队赢🎃得比赛,率先获得一张🕓决赛入场券,静候皇马与😙巴黎圣日耳曼之间的胜🚼者。
比赛第18分钟,切尔🏋西率先打破僵局。左路传中被挡🍧出后,禁区外🦄的佩德罗拿球,随后🆒直接一脚兜射,皮🚟球如同炮弹一般径🈳直飞进大门。
第56分钟,帕尔默策动反击,恩佐中场送出妙传,佩德🏓罗禁区左侧内切爆射,击中横梁下沿入网。
两粒进球,几乎🗿都离不开若昂·佩德罗出📛色的个人能力。这名一周🌑前刚刚官宣加盟切尔西的😎新援,他对现🐦东家切尔西的熟悉程度,或许还📛没有对弗鲁米嫩塞来得多,后者是他📹职业生涯开始的地方。
2019年,若昂·佩德罗升🍛入了弗鲁米嫩塞一队,之后的⬛一年时间里,他代表球队♌出场36次,打入10粒进球。2020年他转会至沃🔟特福德,正式登陆欧洲足🌩坛。
作为一名前锋,若昂·佩德罗的效率🔙不止体现在😻进球上。切尔西于7月2日官宣若昂·佩德罗加盟球📹队;7月5日若昂·佩德罗在世俱杯1/4决赛🏡切尔西对阵帕尔梅拉斯的🙊比赛中替补登场,完成首秀;7月9日,若昂·佩德罗首次🍆代表蓝军首发登场,梅开二度,帮助球队杀进世🤷俱杯决赛。如此表现,让任何一⛺支职业球队都很难不羡🖤慕切尔西🍛在这笔引援上的回报。
为了得到佩德罗,切尔西付出了6370万欧元的代价。这一笔🎺支出曾引发过球迷们的质疑,毕竟佩德罗在布莱🐙顿2年时间70场比赛30粒进球的数据,算不上出挑。现在看来,切尔西显然📬非常笃定于🗾自己的选择,他们甚至将佩德🍰罗的体检🕢安排在了美国进行,当时💎正处于假期中的球员🎙不得不一键切换上班模式。两场比赛过后,哪怕不是切尔💳西球迷,也得说一句“真香”。
若昂·佩德罗成为😌了本届世俱杯上🌐首位攻破老东家球门的🎚球员。他的两🙎粒进球也让他成为了自1963年代表米⛎兰对阵桑托斯梅开👍二度的阿马里尔多之后,第二位在国际🕯比赛中对阵巴💑西球队时打入两球的💁巴西球员。
这场比赛中面❗对老东家的还有目🚣前效力于弗鲁📒米嫩塞的蒂亚戈·席尔瓦。这位40岁的巴西♉后卫曾在2020年至2024年效👄力于切尔西,帮助球队夺📼得过欧冠冠军、欧超🤜杯冠军等荣誉。这场半决🎀赛之前的官方预热海报,就是以“弟媳”和佩德罗🛥为主角的。
切尔西的决赛🌭对手将是巴黎圣日耳曼和皇马之间的胜⏫者。这🌅场强强对话的半决赛将于北京✈时间明天凌晨3点打响,同样也有面📂对旧主的精彩戏码——姆🌍巴佩离队后首次迎战大巴黎。
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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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