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来源:天美彩票手机版2024-11-04 17:48

  

二十大代表风采|李闯:从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭******

  中新网北京10月14日电 题:李闯:从“倒数第一”到“特战之王”的逆袭

  记者 李纯

  武警河北总队某部大队长李闯的个人经历很像电视剧《士兵突击》里的许三多,他新兵下连时5公里跑倒数第一,14年后却带队在国际特种兵比武中获得总冠军。如何有此转变?用他自己的话说就是:“从穿上军装那一刻起,我就抱定一个信念:认真做好每一件事,量的积累必会有质的飞跃。”

李闯进行专业学习。 江腾 摄李闯进行专业学习。 江腾 摄

  曾经的倒数第一

  刚分到特勤中队时,李闯不仅身体瘦弱,身体素质也是最差的那个。时隔多年,他依然记得那个下午,那次来队之后第一个5公里长跑测试,虽然拼尽了全力,但他还是落在队伍后面,跑了倒数第一。

  从那时起,训练场上就多了一个“疯子”。练体能,他穿着沙背心长跑10公里,后背磨出了血;练攀登、索降,手臂、迎面骨划伤10余处,他依然坚持完成所有课目;练射击,为提高射击的速度和精度,他每天坚持闭目出枪1000次以上,挂水壶据枪两个小时。一年的艰苦超压训练,李闯脱颖而出,成了班里首屈一指的特战尖兵。

  入伍19年,“苦练制胜本领,争做特战标兵”始终是李闯激励自己的目标。除完成规定训练任务外,他另外给自己制定了加训内容:早上提前起床,小腿绑上6公斤的沙袋做100个收腹跳,5组100米往返跑、100米蛙跳,然后再随中队出操;上午与中队一起训练,利用训练间隙进行器械训练;晚上做100个俯卧撑,100个单杠拉臂,100个收腹,100个双杠撑臂。

李闯进行理论研讨。 江腾 摄李闯进行理论研讨。 江腾 摄

  多年的努力和付出造就了李闯过硬的军事素质。多年来,他摸索特种作战规律,认真研读《手枪特种射击》《野外生存法则》等书籍,总结的“快速调整呼吸”“手枪快速换弹夹”“运动中击发训练法”等一系列特种训练方法被官兵广泛运用。不仅如此,熟练掌握攀登越障、擒拿格斗、多能射击、近身搏击等10余项特战技能的李闯,“打造出了一群无所畏惧的‘钢铁硬汉’,锻造出了一批‘格斗专家’‘突击精英’‘狙击能手’‘行动专家’等身怀绝技的特战尖兵”。

  “我们的成绩和荣誉都是队长带我们一路闯出来的。”平时,队员们称李闯为“闯队”。正是凭借一股不服输的闯劲,这位曾经的倒数第一已成长为“特战尖兵”中的“标兵”。

李闯组织射击教学。 江腾 摄李闯组织射击教学。 江腾 摄

  “特战之王”决胜国际赛场

  2015年9月21日,李闯带领5名特战队员代表武警河北总队参加武警部队第二届特勤分队比武。这次比赛,他们从33个分队中脱颖而出,取得团体总分第一、狙击专业第一、侦察专业第二名的成绩,团队被誉为“特战之王”。

  2016年,“巅峰”特勤分队尖子比武竞赛的号角吹响,李闯再次带队参赛。此次比武科目以最大限度贴近实战的原则设置,旨在检验特战队员遂行实战任务的能力。5天4夜持续作战,李闯与队友们取得团体总分第二名,斩获总队组第一名,续写了“特战之王”的辉煌。同时获得了参加“勇士竞赛”国际特种兵比武的“入场券”。

李闯指导狙击训练。 江腾 摄李闯指导狙击训练。 江腾 摄

  经过几个月的备战,2017年5月,李闯带队出国参赛,与来自12个国家的32支代表队展开激烈角逐。初到他国,除了美不胜收的异域风景,更有对环境的陌生。“参加国际级别的比武竞赛,面对12个国家、32支代表队,我们就像是初来乍到的牛犊,”李闯回忆说,“可是我们同样有‘初生牛犊不怕虎’的那股敢打敢拼的劲头。”

  小组赛第一个科目是“背水一战”。前一天晚上,李闯拿到比武规则后,就与带队人和翻译官共同研究分析。比武科目刚开始,一切都很顺利,然而化学桶在距离终点100米处滑落在地,被扣了分。第一个项目结束时,队员们都累得瘫倒在地。李闯一边鼓励大家“别灰心,上午丢掉的,下午夺回来”,一边反复研究调整战术和人员分工。

  下午的科目是“死亡奔跑”,李闯反复预测各种突发情况,如何采取相应对策,然后将心得分享给大家。队员们翻越高斜墙、攀大绳、爬网墙、钻泥水低桩网、穿Z形水沟……“第一名”的成绩一宣布,队员们拥抱在了一起。在高手云集的赛场上,中方参赛队最终取得了三个科目第一、一个第二、一个第三,一举斩获总冠军。

  回国后,李闯和战友们又马上投入到新的备战集训中。

  “这次国际特种兵比武给了我们许多启迪,让我们看到了自身的许多问题,打铁要趁热。”无论是高温酷暑还是暴雨滂沱,李闯每天都进行着超越身体极限的高强度训练,将在国际比武中的所思所想融入每天的训练中,以严于实战的标准要求自己。(完)

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“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******

  聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口

  “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?

  本报记者 时斓娜

  阅读提示

  全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

  产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

  人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。

  “真正像人类一样聊天交流”

  “我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

  随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

  中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。

  实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

  创新交互为AIGC带来新启发

  随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

  以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。

  在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。

  目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

  根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

  “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

  商业化落地需克服技术和伦理问题

  尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

  中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

  “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

  在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”

  在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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