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李长喜指出，今年是习近平总书记提出网络强国建设目标10周年🔥kaiyun，是我国全功能接入国际互联网30周年，也是我国网络法治建设起步30周年。“全国网络普法行”系列活动自2023年启动以来，通过引领带动、上下协同举办网上网下宣传活动，有力宣传了法治理念，普及了网络法律知识。希望此次活动增加优质普法产品供给，加大网络传播力度，牢牢把握网络法治宣传教育的价值使命，广泛宣传我国网络法治建设的历史性成就，精心推动网络法治宣传高质量发展。

活动期间🔥kaiyun，与会嘉宾和媒体记者还将走进无锡、苏州，前往国家物联网先进制造业集群物联网创新展示中心，透视科技元素赋能网络普法新场景；走访无锡市“E起国潮”网络普法市集，宣传融入非遗文化的网络普法形态；深入无锡市惠山区“桃韵芳华”网络普法主题街区，调研宣传网络普法乡村基层实践；走进苏州市未成年人法治教育基地，宣介未成年人网络法治素养教育；探访苏州市互联网法庭，云端体验网络空间治理法治化成果；前往苏州大数据交易所，调研了解数据交易流程机制。

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中新网4月25日电 据中央气象台网站消息，过去一天，江南、华南等地强降雨分布较为分散，贵州东部、湖南南部、福建南部、广东中部和东北部等地部分地区出现大到暴雨，广东广州和惠州等局地大暴雨。预计25日白天至夜间，南方本轮强降雨将进入最强时段，广东、广西、福建、江西、湖南等多个省(区)均将有大到暴雨现身，广东再次成为暴雨中心🔥kaiyun，广东中南部的部分地区有大暴雨、局地特大暴雨(250～260毫米)。中央气象台25日早晨继续发布暴雨黄色预警和强对流天气蓝色预警。

除了强降雨，上述地区还需关注雷暴大风、冰雹等强对流天气组团来袭。预计未来24小时，贵州南部、湖南东部和南部、江西中南部、广西北部和东部、广东、福建中西部等地部分地区将有8～10级雷暴大风或冰雹天气，局地风力可达11级。建议公众密切关注最新天气动态和预警信息，尽量避免在强降雨和强对流集中时段外出活动，室内注意关好门窗，妥善安置室外搁置物和悬挂物。

气象专家指出，广东地区连续遭遇强降雨天气，降雨落区高度重叠，土壤含水量高，易诱发山洪、地质灾害、中小河流洪水等。请公众避免前往山区、水边等高风险区域，并防范强降雨或强对流天气可能导致的道路积水、低能见度、树木倒塌等对出行交通的不利影响。预计27日至30日，江南、华南及贵州等地还将有一次较强降雨过程。

另外，昨日，内蒙古中西部出现7～9级、局地10～11阵风，内蒙古中部出现扬沙或浮尘天气，包头和锡林郭勒局地沙尘暴。预计今明两天，北方大部地区进入大回暖模式，华北南部、黄淮部分地区白天最高气温可达30℃左右；今天，内蒙古等地风力仍然较大，中西部地区还伴有扬沙或浮尘天气，公众外出需注意做好防沙防风措施。

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月之暗面Kimi、百度文心一言、科大讯飞星火大模型……通用大模型如雨后春笋般涌现，大模型产业的应用落地也进一步提速。科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪介绍🔥kaiyun，作为国产通用大模型的代表，星火大模型在赋能产业方面表现强劲，目前已与奇瑞汽车合作打造了大模型座舱🔥kaiyun，率先让国产大模型在智能座舱领域应用并产生实效。

作为常年深耕网络安全领域的从业者，訾然认为，当前的网络攻击者已经在利用大模型改进他们的攻击手法，传统检测器难以识别，而安全GPT检测大模型在恶意代码理解能力、攻防对抗理解能力、安全基础知识能力等方面都超越通用大模型，且推理成本低，准确性高，便于落地。目前他所在团队开发的垂直大模型已为130余家企业提供服务。

环境污染治理也成为目前垂直大模型落地的主要领域之一。北京工业大学副校长乔俊飞带领的团队在污染防治过程智能特征建模、自组织控制和多目标动态优化等方面取得了不少创新成果。乔俊飞表示，过去环境污染防治难以建立解析模型，主要依靠人工决策，而垂直大模型的落地为环境污染治理提供了技术支撑，依托数据就能对污染处理作出更加客观精准的判断，实现科学治污、精准治污。

一方面，算力是人工智能大模型的“燃料”。获得“吴文俊人工智能最高成就奖”的鹏城实验室主任、中国工程院院士高文表示，没有算力就无法做人工智能。如果想要让用户像用电一样方便地使用算力，就需要解决数据安全和结果传输等问题。对此，鹏城实验室正牵头推进“中国算力网”研发与建设，由其建设的“鹏城云脑”在超级算力节点方面产生了很好的效果，为后续国产算力生态建设发挥了重要作用。

另一方面，高价值数据为大模型提供了持续不断的“原材料”。模型参数规模越大，对数据的规模和质量要求也就越高。郑庆华表示，高价值数据就如同矿产资源并非取之不尽、用之不竭。有专家预测到2026年大规模语料可挖掘价值将基本消耗殆尽，在大数据上再训练出有价值数据的难度较大。另外，目前中文语料库所占比例不高，有数据显示在ChatGPT训练数据中，中文语料比重不足千分之一。

如何更好推动人工智能大模型技术由弱到强？郑庆华建议，可以从3条技术路线入手，一是依托大数据、大算力和强算法来推动大模型发展，也就是在原本技术路线上做延长工作；二是用“神经+符号”协同的方式，将神经网络强大的学习性、普适性与符号推理的可解释性、可组合性进行结合；三是人脑记忆启发的机器记忆智能模型，此举有望破解当前大模型存在的一些固有缺陷。

针对“人工智能+”行动，郑庆华认为，从学科体系的建设和人才培养来说，不光要讲理念和方法，更重要的是付出实际行动。一是要提出明确的举措，将人工智能赋能作为推动创新发展、实现新质生产力的重要手段。通过改造传统的培养方案课程体系，让人工智能技术成为一种基本能力。二是改造传统实验平台和实验方式，能够真正动手去研究算法，体验人工智能从设计、开发到应用的全过程。