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【青听·两岸】如何更好在大陆发展？在陆台青支招：不要误信对大陆的扭曲******
来到大陆，他们见证了祖国日新月异的发展和进步，结识了新的朋友、凝聚了新的情感，感受到了同胞的热情和温暖。他们是两岸融合发展的“沟通者”、正能量的“传播者”。两岸青年声音，你我共同倾听。中国新闻网特别推出《青听ㆍ两岸》融媒体栏目，共同记录两岸青年的真实声音。
中新网1月20日电 (马壮 陈文韬)台湾青年到大陆工作都需要注意什么？来大陆扎根前需要准备什么？三位台湾青年日前做客中国新闻网《青听ㆍ两岸》栏目，为广大台青分享在大陆求学、工作经验，给要来大陆发展的台青“支招”。
不要误信台湾当局或台湾媒体对大陆的扭曲和谣言
北京台资企业协会青年会副会长郑博宇曾协助不少台湾青年在大陆扎根落地，在他看来重要的是要导正价值观。他总结了来大陆发展的6个原则：靠自己、接地气、不投机、共发展、促融合、迎未来。其中，最关键的是接地气。
据郑博宇观察，很多台青来大陆发展会带着台湾的视角去看大陆的方方面面，“这其实是给自己建了一道墙，会影响你融入当地并和当地人交流。这样的壁垒不利于在大陆的落地和发展。”
郑博宇建议，若来大陆发展，应该把在台湾的一些想法放下来，然后很好地用心去感受要来发展的地方，该走走就要去走走，该看看就要去看看，好好地从接地气的过程中寻找机会，融入大陆、找出路。“如果都带着一些成见，不断地累积，就会产生很多很负面的想法。”
郑博宇特别提醒，千万不要去尽信台湾网络上，包含一些台湾媒体对大陆的报道，这确实对台青认知大陆有很大的影响。
而在聊到有什么话想对自己的台湾的亲友说时，郑博宇再次强调，“千万不要误信台湾当局或台湾媒体一些对于大陆的不实的扭曲和谣言，我们会让你们看看，我们在大陆真的都挺好。”
要多做功课才能更好地在大陆扎根
台青初入大陆职场也会面临文化差异产生的问题。光大金融租赁公司转型办公室副主任黄柏翔，初来大陆时也因文化的差异闹出一些“囧事”。
由于最初不熟悉大陆文字的用法和表述，黄柏翔所写的文章被大陆同事认定为“很台味”。故黄柏翔建议新来大陆的台青可以通过诸如读大陆媒体的报道，来熟悉如何精准用词和表达。
他认为，台湾青年如果想来大陆发展，做好准备是必要的功课，通过一定的准备才能去克服遇到的问题。他常对学弟学妹们说，如果要来大陆深耕，都需要做一些前期的准备，包括相关的大陆新闻、大陆的发展趋势等等。
黄柏翔承认，很多台青朋友，尤其没来过大陆的，要一次性的融入大陆是非常困难的。他以自己亲身经历告诉要来大陆发展的青年朋友，在大陆扎根需要去建立一个过程，首先要设定方向，要去看大陆发展的趋势，要对自己想要去领域多做功课，只有这样才会扎根地更好。
迷茫的时候要想想为什么当初想要来这里
很多台湾青年怀揣着梦想来到大陆，期盼寻求更多的机会。谈及要扎根大陆的心态，清华大学公共管理学院台级博士生陈冠颖认为，“最重要的就是不忘初心”。
陈冠颖说，身边有不少台青在大陆求学，因为迷茫没有坚定地继续留在大陆发展。很多人被网络上所谓的“一夜暴富”蒙蔽，幻想来大陆可以实现“一夜暴富”。陈冠颖分析说，大陆对于台青而言，存在很多的机会，二十来岁的年龄选择并不多，如果要来大陆发展一定要自己想清楚，不忘初心坚持下去。
“特别是当大家迷茫的时候，我就要想想自己为什么当初想要来这里，来了之后就不要再去想东想西。”(完)
向善而生的AI助盲，让AI多一点，障碍少一点****** 有人说，盲人与世界之间，相差的只是一个黎明。在浪潮信息研发人员的心中，失去视力的盲人不会陷入永夜，科技的进步正在力图给每一个人以光明未来。 AI助盲在人工智能赛道上一直是最热门的话题之一。以前，让失明者重见光明依靠的是医学的进步或“奇迹”。而随着以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态智能技术的爆发式突破，更多的失明者正在借助AI提供的感知、理解与交互能力，以另一种方式重新“看见世界”。 新契机：多模态算法或将造福数以亿计失明者 科学实验表明，在人类获取的外界信息中，来自视觉的占比高达70%~80%，因此基于AI构建机器视觉系统，帮助视障患者拥有对外界环境的视觉感知与视觉理解能力，无疑是最直接有效的解决方案。 一个优秀的AI助盲技术，需要通过智能传感、智能用户意图推理和智能信息呈现的系统化发展，才能构建信息无障碍的交互界面。仅仅依靠“一枝独秀”超越人类水平的单模态人工智能比如计算机视觉技术还远远不够，以“机器视觉+自然语言理解”为代表的多模态算法的突破才是正确的新方向和新契机。 多个模态的交互可以提升AI的感知、理解与交互能力，也为AI理解并帮助残障人士带来了更多可能。浪潮信息研发人员介绍说，多模态算法在AI助盲领域的应用一旦成熟，将能够造福数以亿计的失明者。据世卫组织统计，全球至少22亿人视力受损或失明，而我国是世界上盲人最多的国家，占世界盲人总数的18%-20%，每年新增的盲人数量甚至高达45万。 大挑战：如何看到盲人“眼中”的千人千面 AI助盲看似简单，但多模态算法依然面临重大挑战。 多模态智能算法，营造的是沉浸式人机交互体验。在该领域，盲人视觉问答任务成为学术界研究AI助盲的起点和核心研究方向之一，这项研究已经吸引了全球数以万计的视障患者参与，这些患者们上传自己拍摄的图像数据和相匹配的文本问题，形成了最真实的模型训练数据集。 但是在现有技术条件下，盲人视觉问答任务的精度提升面临巨大挑战：一方面是盲人上传的问题类型很复杂，比如说分辨冰箱里的肉类、咨询药品的服用说明、挑选独特颜色的衬衣、介绍书籍内容等等。 另一方面，由于盲人的特殊性，很难提取面前物体的有效特征。比如盲人在拍照时，经常会产生虚焦的情况，可能上传的照片是模糊的或者没有拍全，或者没拍到关键信息，这就给AI推理增加了难度。 为推动相关研究，来自卡内基梅隆大学等机构的学者们共同构建了一个盲人视觉数据库“VizWiz”，并发起全球多模态视觉问答挑战赛。挑战赛是给定一张盲人拍摄的图片和问题，然后要求给出相应的答案，解决盲人的求助。 另外，盲人的视觉问答还会遭遇到噪声干扰的衍生问题。比如说，盲人逛超市，由于商品外观触感相似，很容易犯错，他可能会拿起一瓶醋却询问酱油的成分表，拿起酸奶却询问牛奶的保质期等等。这种噪声干扰往往会导致现有AI模型失效，没法给出有效信息。 最后，针对不同盲人患者的个性化交互服务以及算法自有的反馈闭环机制，同样也是现阶段的研发难点。 多解法：浪潮信息AI助盲靶向消灭痛点 AI助盲哪怕形式百变，无一例外都是消灭痛点，逐光而行。浪潮信息多模态算法研发团队正在推动多个领域的AI助盲研究，只为帮助盲人“看”到愈发精彩的世界。 在VizWiz官网上公布的2万份求助中，盲人最多的提问就是想知道他们面前的是什么东西，很多情况下这些物品没法靠触觉或嗅觉来做出判断，例如 “这本书书名是什么？”为此研发团队在双流多模态锚点对齐模型的基础上，提出了自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的问题。 盲人所拍摄图片模糊、有效信息少？研发团队提出了答案驱动视觉定位与大模型图文匹配结合的算法，并提出多阶段交叉训练策略，具备更充分的常识能力，低质量图像、残缺的信息，依然能够精准的解答用户的求助。 目前浪潮信息研发团队在盲人视觉问答任务VizWiz-VQA上算法精度已领先人类表现9.5个百分点，在AI助盲领域斩获世界冠军两项、亚军两项。 真实场景中的盲人在口述时往往会有口误、歧义、修辞等噪声。为此，研发团队首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，FREC提供3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。同时，该团队还构建了首个可解释去噪视觉定位模型FCTR，噪声文本描述条件下精度较传统模型提升11个百分点。上述研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议，该会议为国际多媒体领域最顶级会议、也是该领域唯一CCF推荐A类国际会议。 在智能交互研究方面上，浪潮信息研发团队构建了可解释智能体视觉交互问答任务AI-VQA，同时给出首个智能体交互行为理解算法模型ARE。该研究成果已发表于ACM Multimedia 2022会议。该研究项目的底层技术未来可广泛应用于AI医疗诊断、故事续写、剧情推理、危情告警、智能政务等多模态交互推理场景。 眼球虽然对温度并不敏感，但浪潮信息的研发团队，却在努力让盲人能“看”到科技的温度，也希望吸引更多人一起推动人工智能技术在AI助盲、AI反诈、AI诊疗、AI灾情预警等更多场景中的落地。有AI无碍，跨越山海。科技的伟大之处不仅仅在于改变世界，更重要的是如何造福人类，让更多的不可能变成可能。当科技成为人的延伸，当AI充满人性光辉，我们终将在瞬息万变的科技浪潮中感受到更加细腻温柔的善意，见证着更加光明宏大的远方。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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