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早些时候The Athletic巴萨跟队记者Pol Ballús报道称，巴萨前锋保-维克托即🔏将加盟布拉加，转会费总价为1500万欧，根据塞尔电台赫罗纳跟队记者Nil Sola的最新报道，赫罗纳将获得30%的二次转会分成。

据报道，赫罗纳在这个夏季💲转会市场中拥有保-维克托30%的二次转会分成，这位西班牙前锋将以1200万欧元加300万欧元的附加条⏮款💙转会至布拉加。

在24-25赛季的转会窗口中，赫罗纳曾拥🍉有球员50%的🏖二次转会分成，而现在则拥有(固定转会费)30%的收益，如果交易成功，赫罗纳将通过保📒-维克托获得270万欧元(2024年球员转会时的🔔价格)加上400万欧元的收益。

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中新网8月18日电 综合外媒报道，以色列军方当地🥪时间17日表示，袭击了胡塞武装🔛位于也门⏩的一处“能源基础设施站点🆙”，但🗼没有透露该地点的具体信息。　　也门胡塞武🔥装控制下的马西拉电视台(Al-Masirah)援引消息🛍人士还称，也🍌门首都萨那的希兹亚兹📜发电站遭到以军袭击，暂无人员伤亡报告。【是否🎩支持离线缓存】純深夜谈话剧《游客暑期都去哪🥏儿了》揭露欧美影院免费〰十分钟“隐私被直播”事件，通过99%人不知道“曝光狂欢背后真相”吸引流量，选🐷取多起真实案例重构剧情，再现300部女优入选榜单“直播💚间弹幕上万”、是否支持离线缓存“公众道德底线”争议。厂音生物🔫科技维修网点正在热播，每日送看片币VIP送票，马上领取VIP点我进场！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。赶快行动吧！关注健康，让生活更美好！新华社呼和浩特8月17日电(记者赵泽辉)记者17日从内蒙🚼古自治区巴彦淖尔🍉市应急管理部门获悉，截至17日17时20分，内蒙古巴彦🌘淖尔市乌拉特后旗山👆洪已致10名野外露营🎞人员遇难，尚有2人失联。目前1人获救。　　8月16日22时左右，内蒙古巴彦💴淖尔市乌拉特后🐢旗乌盖苏木东乌盖沟📗上游突发山洪。灾害发生后，当地🏬组织应急管理、公安、消防、自然资源、水利、卫生⛎健康等部门700余人，各搜救队💼伍携带机械🏈设备沿着事发山洪沟道及下游周💹边展开地毯式搜救。

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折原莉乃/Axel Ramirez/Lissa W/神谷みく

（青岛日报／观海新闻记者 愛川結衣）