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事实上，不仅是机动车免费救援，各地最近相继上线了不少人性化服务措施。比如，“五一”期间，河南、安徽多地将对轻微交通违法不予处罚；多地政府食堂宣布向游客低价开放；许多城市还发放了文旅餐饮消费券，助力假日消费。为了保障游客的体验，假期内公共资源确实有针对性倾斜的必要，也得到了公众的普遍支持和点赞。
平等伙伴关系：基金设立比例为 50:50，乌克兰与美国将共同管理该基金，双方均无主导投票权，充分体现了两国间的平等伙伴关系。
纪念馆庄严肃穆，旧址前院有两座纪念碑。北侧一座是“廖仲恺先生牺牲处纪念碑”，南侧一座是纪念中国大革命时期在工农运动中牺牲烈士的“工农运动死难烈士纪念碑”。1988年，旧址被列为全国重点文物保护单位。
去年巴黎奥运会艺术体操集体全能项目决赛中，由郭崎琪、郝婷、黄张嘉洋、王澜静和丁欣怡组成的中国艺术体操队摘得金牌，打破了欧洲队伍的长期垄断，创造历史。
上海4月30日电 (高志苗)世界黄金协会30日发布的2025年一季度《全球黄金需求趋势报告》显示，一季度的全球黄金需求总量(包含场外交易)达1206吨，同比增长1%。黄金ETF需求复苏，推动一季度黄金投资需求总量增长逾一倍，达552吨，同比增长170%，创下自2022年一季度以来的最高季度水平。
最新民调显示，特朗普执政百日支持率为39%，创80年来美国历任总统的最低值。美国民众的反应与国际社会的评价，已然给出了最真实的回应。
李东宸：陶山书院主要由陶山书堂和后期扩建的书院部分组成。陶山书堂建于1561年，是退溪先生李滉辞官归乡后，为研究学问、培养后生而设计的居所兼讲学之地。先生逝世后，人们在书堂后方扩建书院，增设祠堂等建筑，以褒扬和追思其学问与德行。
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从“国家队”的上海创智学院到上海的尚思自然科学研究院，从各大高校一浪高过一浪的学科改革到职业技能培训的产业倾斜和新标准制定，再从“创·在上海”等各大双创赛事到Y50、U35等各类青年人才计划，发掘科创人才上海不遗余力，一系列人才补贴和住房政策也致力于消除大家的后顾之忧。
他们签署的那份价值3000万英镑的贸易协议，真正为中英企业往来开辟了通道。自此，英国48家集团应运而生。英国48家集团第一家创始成员正是伦敦出口公司(LEC)，LEC的使命就是延续这份精神——把打开的一扇门真正建成一座桥梁。
加拿大贸易政治专家指出，特朗普政府的关税政策已使其国内政治压力不断加大，预计经济冲击只会加剧。与此同时，卡尼政府在经历一场激烈的选举后，需要花时间整合国内联盟，并在与美国谈判之前，就其需求和所能提供的条件明确表态。
对经初步审查不合格的品种权申请，国务院农业农村、林业草原主管部门应当通知申请人在3个月内陈述意见或者予以修正。逾期未答复的，品种权申请视为撤回；修正后仍然不合格的，驳回申请。
夕阳为智能卡口镀上金边，徐清山望着这个陪伴了他整个职业生涯的港口，轻声说道：“这里的每一道车辙都刻着边检人的年轮。”指挥中心传来年轻民警核对船讯的对话声，他笑着转身——42载煤尘化作智能大屏上的数据洪流，而守护国门的心跳，依然澎湃如初。(完)
其中，蔡旭哲率先出舱。“在太空中，我们无数次凝望美丽的蓝色星球，这是人类共同的家园，需要我们一起守护好。”这是蔡旭哲第二次“摘星”归来。首次飞天时，他作为神舟十四号乘组一员，亲历了中国航天员首次“太空会师”的历史性时刻。此次任务中，蔡旭哲又刷新了中国航天员出舱次数纪录。“空间站舱壁外那抹鲜艳的红色，是太空中最亮的色彩。”他如是说。
AI与人类关系探索：人类能信任AI的“三观”吗？
【今日视点】
◎本报记者 张佳欣
人工智能(AI)已成为我们不可分割的“伙伴”。从聊天机器人、语音助手到自动翻译，AI不断介入人与人之间的交流和理解。然而，它能做到“客观中立”吗？
据美国《麻省理工科技评论》官网报道，一项国际研究指出，大语言模型(LLM)正悄无声息地传播全球各地的刻板印象。从性别歧视、文化偏见，到语言不平等，AI正在把人类的“偏见行李”打包、升级，并以看似权威的方式输出到世界各地。
这不禁让人深思：如果AI模型承载的是带有偏见的“人类共识”，我们能否信任它们的“世界观”？
AI让偏见“跨文化漂移”
这项研究由开源AI公司Hugging Face首席伦理科学家玛格丽特·米切尔领导。他们发起了名为SHADES的项目，收录了300多条全球刻板印象，涵盖性别、年龄、国籍等多个维度。研究人员使用16种语言设计交互式提示，并测试了数种主流语言模型对这些偏见的反应。
结果显示，AI模型对刻板印象的再现具有明显差异化特征。这些AI模型不仅表现出“金发女郎不聪明”“工程师是男性”等常见英语地区刻板印象，在阿拉伯语、西班牙语、印地语等语言环境中，也表现出对“女性更喜爱粉色”“南亚人保守”“拉美人狡猾”等偏见。
据Rest of World网站报道，一些图像生成模型在输入“非洲村庄”关键词时，频繁输出“茅草屋”“赤脚孩童”等刻板印象图像，而在输入“欧洲科学家”时，则清一色为白人男性、穿白大褂、身处实验室。这些视觉偏见已被部分学校课件、初创企业官网不加甄别地直接采用，进一步固化了对他者文化的单一想象。
西班牙《世界报》6月刊文指出，除了放大不同文化的刻板印象外，语言模型有时还会用伪科学或伪历史来为自己辩护。在面对不太常见的刻板印象时，模型往往会调动它“更熟悉”的其他偏见进行回应，反而偏离主题。此外，当关于刻板印象的提示是正面的时，模型的表现往往更差，更容易将偏见误当作客观事实表达出来。
“这意味着，AI不仅被动继承了人类偏见，更无意中推动了‘文化漂移’，将特定社会背景下的偏见当作普遍规则输出。”米切尔表示。
小语种群体受到隐形歧视
除了刻板印象的跨文化传播，AI系统在处理不同语言和文化时还暴露出“隐形歧视”的问题。
据报道，美国斯坦福大学“以人为本”AI研究所的研究表明，尽管这些模型声称支持多语言，但在面对低资源语言(如斯瓦希里语、菲律宾语、马拉地语等)时，表现却远不及主流高资源语言，甚至容易产生负面刻板印象。
研究分析了多语言模型在训练数据匮乏、文化语境缺失等方面的局限性，称其存在“多语言性诅咒”现象，即模型在兼顾多语言时，难以深入理解和准确表达低资源语言的文化和语义细节，导致输出错误或带有偏见。
斯坦福大学团队强调，当前大多数训练数据以英语和西方文化为核心，缺乏对非主流语言及其文化背景的深入理解。这不仅影响模型的准确性，也在无形中强化了语言和文化的不平等，使得使用这些低资源语言的人群难以公平受益于AI技术。
“目前全球约有7000种语言，但只有不到5%在互联网中得到有效代表。”研究人员表示，“‘资源匮乏’不仅仅是一个数据问题，而是一种根植于社会的问题。”这意味着，AI研发在数据、人才、资源和权利方面存在结构性不公。
美国《商业内幕》杂志也援引哥伦比亚大学社会学副教授劳拉·尼尔森的观点指出，当前最受欢迎的聊天机器人大多由美国公司开发，训练数据以英语为主，深受西方文化偏见影响。
破解AI的文化偏见难题
面对AI跨文化偏见的现实影响，全球研究机构和企业开始提出系统性的应对路径。
今年4月，斯坦福大学“以人为本”AI研究所在其发布的一份白皮书中建议，应加强对低资源语言与文化的AI投资，特别是建立本地语言语料库，让AI能真正“理解”这些语言背后的语义与文化背景。例如，去年11月，非洲电信公司Orange就与OpenAI和Meta合作，用沃洛夫语、普拉尔语等地区语言训练AI模型，加速提升非洲的数字包容性。
与此同时，模型评估机制也在变得更为精细与开放。Hugging Face团队开发的SHADES数据集，已成为多家公司检测和纠正AI模型文化偏见的重要工具。这套数据帮助团队识别模型在哪些语言和语境中容易自动触发刻板印象，从而优化训练数据和算法。
在国际政策层面，欧盟《AI法案》要求“高风险”AI系统必须在投放前后进行合规评估，包括对非歧视性与基本权利影响的审查，以及提供必要的透明度与人类监督机制。联合国教科文组织早在2021年发布的《AI伦理建议书》也明确指出，AI系统应“保障文化多样性与包容性”，倡导各国建立法律与制度来确保AI的开发尊重文化差异，并纳入人文维度的衡量。
AI本质上是一面“镜子”，映照并复制着我们输入给它的偏见与价值观。它所呈现的“世界观”并非自主生成，而是由人类赋予。如果人们希望AI真正服务于一个多元化的人类社会，就不能让它仅仅反映单一的声音与文化。 【编辑:叶攀】