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随着购票数字化的普及，电影的口碑和评分逐渐成为影响观众观影决策的重要参考依据。纵观国内的电影评分体系，既有像豆瓣这种资深影迷聚集的资讯社区平台，注册用户即可打分；也有像淘票票、猫眼这样覆盖中国绝大多数观影群体的平台，用户购票观影后可打分评价；还有微博评分等面向全平台用户开放的体系。但伴随近年来电影市场的的强势复苏，这些评分体系均遭受了不同因素的干扰和影响。如在豆瓣和微博，无购票无观影的用户也能打分和评价，淘票票猫眼上亦不乏观众因为非电影质量原因（如票价、观影条件等）给电影打低分的现象。那么，如何构建更为精细化、更具参考价值的评分体系，从而让观众获得更加真实的观影感受，便成为整个行业需要思考的问题。
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今年早些时候，国内多家机构共同发布的一份报告认为，随着大模型能力的不断增强和适用范围的延伸，其在金融、医疗、广告、营销等商业领域的应用，使得大模型中存在的微小安全隐患会造成巨大损害，因而大模型安全问题引起广泛关注。
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