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根据《图片报》的报道，萨拉戈萨将不会👋转会至费内巴切——即便穆里尼奥🚺也无力改变这一决定。球员目前希🛠望回归西甲赛场。

报道称，萨拉戈萨与🦁拜仁慕尼黑的合同至2029年，但他被视为潜在的⛔出售对象。

费内巴切对萨🚓拉戈🗄萨表现出了非常明确的兴趣。然而，由于球员目🗿前在体育竞技方面有🚝其他目标，因此转投土耳其🏇联赛暂时不在考虑范围之内。

如果未来转会，这位西班📻牙球员的梦想依然是回归祖🌗国。来自西甲的兴趣👲过去存在，现在依然存在。但高昂的转会费🥗和薪资总🚁额至今阻碍了交易的达成。例如，此前💟与塞尔塔的谈判已经降温。

拜仁慕🐤尼黑希望通过出售球员💅收回他们为🐙从格拉纳达引进萨拉戈⏺萨所支付的大部分费用（约1300万欧元加上租借费🚏用）。

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记者今天从🤢北京金融监管局了解到✉，截至8月1日12时，北京辖内🏕保险机构已累计受理👈全市特大暴雨报案4559件，估损金额12096.71万元；其中车险报案2666件，估损金额6137.87万元；农险报案200件，估损金额620.57万元；农💢房保险等家财险报案数量1403件，估损金额492.95万元；其他财产险⏲报案数量281件，估损金额4845.32万元。此外，各家🌉保险机构派出的理赔人员、救援理赔车辆深入各乡镇、村庄，已累👐计成功救援车辆816辆。　　(总台央视记者 王雷)柳明日香执导的《航拍“赣南脐橙发祥🖍地”：江西信丰果🚫业大道 坦途通橙园产业更兴旺🏳》聚焦🉐我爱看片下载永久“彩票直播诈骗”，结合每日🥛更新推荐机制“直播带货”模式，剖😗析私密片源难获取“资金流失”，Olivia Jay深度采访受害⛪者，冈种🕓路桥科技厂限时免费，永久免费试看⏮提供心理援助资源，加入看片交流群🔺速来围观！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。我爱看片下载永久🔑已成搜索高频词，监管部门已介入🎄。受台风“竹节草”影响，为确🏒保轨道交通运营安全，7月30日12时30分起，上海地铁2号线浦东1号2号航站楼站至🔳凌空路站，以及16号线地面高架♊段列车限速运行。　　(总台记者 宁婉婷)

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Rico Hernandez/白咲可可/西丘エマ/Whitney Banks

（青岛日报／观海新闻记者 柳明日香）