美媒炒作莫迪连任:美印将进一步深化防务合作,应对中国日益增长的影响力

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美媒炒作莫迪连任:美印将进一步深化防务合作,应对中国日益增长的影响力

【文/观察者网 刘程辉】当地时间6月7日,印度全国民主联盟正式选举莫迪出任总理并组建新一届政府。对于莫迪迎来第三个总理任期,美联社(AP)6月7日文章称,这对美国及其他盟友而言应该算个"好消息",印度与美国的防务关系将进一步深化,因为两国都越来越关注中国在印太地区日益增长的影响力。

报道称,刚刚拿下大选胜利的莫迪尚未透露第三个任期的日程细节,但特意强调他将继续专注于提高印度的军事准备和影响力。在选举结果公布后,莫迪在印度人民党总部对一群支持者表示:"政府将专注于扩大国防生产和出口。"他还谈到了通过降低印度对武器进口的依赖来加强安全的计划。"在国防部门实现自给自足之前,我们不会停下脚步。"

6月4日,莫迪在位于新德里的印人党总部比出胜利的手势。(路透社)

美联社称,在莫迪的领导下,印度与美国的防务合作大幅扩大,特别是通过美日印澳四方安全对话(QUAD)机制。对美国来说,该机制提供了一个与中国相邻的强大伙伴,而对印度来说,它增强了印度在对抗更强大竞争对手(中国)时的国防可信度。

"对美国人来说,印度目前是一个前线国家。"新德里国防分析师拉胡尔·贝迪(Rahul Bedi)说,"印度海军是印度洋地区的主要参与者。"

英国智库国际战略研究所(IISS)专家维拉吉·索兰基(Viraj Solanki)称,无论是在边境还是在印度洋,中国确实是印度的长期战略挑战。"这导致印度的一些防务伙伴关系发生转变,或者只是专注于对抗中国在印太地区日益增长的影响力。"

他还称,中国在努力与印度邻国开展防务合作,发挥自身影响力。"我认为这是新德里的一个担忧,并将导致未来几年印度洋的竞争加剧。"

当美国总统拜登向莫迪发出胜选祝贺时,防务关系也成了首要议程。

白宫表示,在两国领导人的通话中,"他们强调了深化美印全面全球战略伙伴关系,推进自由、开放和繁荣的印太地区的共同愿景"。白宫还披露,白宫国家安全顾问沙利文将很快将前往新德里,"就美印共同的优先事项与新政府进行接触"。

索兰基表示,印度的大部分军事装备都来自俄罗斯,但俄乌冲突的爆发导致交货延迟和零部件采购困难,这也促使印度实现国防采购多元化,更多地转向美国、法国、以色列等国。

印度空军装备的俄制苏-30MKI战斗机(澎湃影像)

为了加强与印度的关系,美国已同意达成一项协议,允许通用电气与印度斯坦航空公司合作生产战斗机发动机。

美国国防部部长奥斯汀上周末在新加坡香格里拉防务会议上发表讲话时称,印度和美国还将共同生产装甲车。"我们现在与印度的关系跟以往任何时候一样好,甚至还要更好。(两国关系)真的很强劲。"奥斯汀说。

在不久前刚刚结束的印度议会选举中,执政党印度人民党主导的全国民主联盟获胜,赢取下议院543个席位中的293个,超过半数。其中印度人民党赢得240个席位。最大反对党印度国民大会党(国大党)领衔的联盟获得234席,超出了预期。

在全国民主联盟的一致推选下,莫迪将迎来政治生涯的第三个总理任期。他将于7日晚些时候会见印度总统穆尔穆,提出组建新政府的主张。根据一位莫迪盟友发言人的说法,莫迪将于9日晚上宣誓就职。

对于印度大选结果,中国外交部发言人毛宁5日在例行记者会上答问时说,中方注意到印度大选结果已经揭晓,莫迪总理领导的印人党及其所在全国民主联盟在选举中获胜。中方对此表示祝贺。

毛宁说,一个健康稳定的中印关系符合双方共同利益,也有利于本地区乃至世界的和平与发展。中方愿同印方一道努力,从两国和两国人民的根本利益出发,着眼大局,面向未来,推动两国关系朝着健康稳定的轨道向前发展。

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 时事|长沙喝茶资源群_国际最新研究称,一人工智能模型能翻译200种不同语言

国际最新研究称,一人工智能模型能翻译200种不同语言

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  中新网北京6月8日电 (记者 孙自法)国际闻名学术期刊《天然》最新一篇人工智能(AI)研究论文称,研究人员开辟出一个Meta人工智能模子的底层手艺,该模子能翻译200种分歧说话,增添了能用机械翻译的说话数目。   该论文介绍,神经机械翻译模子操纵人工神经收集翻译各类说话,这些模子凡是需要年夜量可在线获得的数据加以练习,但并不是所有说话数据都公然、低本钱或是遍及可及,此类说话被称为“低资本说话”。而增添模子在翻译说话数目上的说话输出可能会影响模子的翻译质量。   为此,本篇论文作者、“不落下任何说话”(No Language Left Behind,NLLB)团队开辟出一种跨说话手艺,能让神经机械翻译模子进修若何操纵翻译高资本说话的预存能力来翻译低资本说话。作为功效,NLLB团队开辟了一个在线多说话翻译东西,名为NLLB-200,该东西能容纳200种说话,其低资本说话数目是高资本说话的三倍,翻译表示比已有系统高了44%。   因为NLLB团队在很多低资本说话上只能获得1000-2000例样本,为扩年夜NLLB-200的练习数据量,他们用一个说话辨认系统发现了这些特定说话的更多实例。该团队还从互联网存档中发掘双语文本数据,帮忙晋升了NLLB-200的翻译质量。   《天然》同期颁发同业专家“新闻与概念”文章指出,NLLB团队研发的这个东西,可以帮忙很少被翻译的那些说话的利用者,让他们能利用互联网和其他手艺。   另外,NLLB团队还强调教育是一个很是主要的利用,由于这个模子可以帮忙低资本说话利用者获得更多图书和研究文章。不外,该团队也提示说,误译的环境仍有可能呈现。(完) 【编纂:李滋润】。

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