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玛雅彩票充值-平台推荐官方版v2.9.1(2023已更新)

来源:玛雅彩票app2024-01-29 17:48

  

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春运返程火车票开抢 请收好这份出行指南******

  中新网1月13日电(中新财经 葛成)2023年春节的脚步越来越近,不少人已经踏上归家的旅途。今年春运,按照火车票提前15天发售的安排,今日,1月27日(正月初六)的火车票将正式开售。

  今年春运期间天气怎么样?乘车前要注意点啥?返程高峰在哪天?出发前可以先看看这些核心信息。

1月7日,乘务员在重庆北站站台帮助老人乘车。当日,2023年春运正式启幕。 中新社记者 何蓬磊 摄

  1月27日前后将出现首个返程高峰

  据春运工作专班副组长、交通运输部副部长徐成光介绍,今年春运期间,1月27日(正月初六)和2月6日(正月十六)前后将出现两个返程高峰。

  1月27日和2月6日对应的火车票开售日期分别为1月13日和1月23日。

  从时空分布看,节前以大城市向周边城市及主要劳务输出省迁移为主,探亲流、务工流叠加,客流强度有所提升;节后则以主要劳务输出省及中小城市向中心城市聚集为主,返程客流相对错开。

资料图:旅客有序乘车。 陈文 摄

  这些地方冷冷冷!出行需做好防寒保暖工作

  春运期间的天气状况如何?

  据国家气候中心副主任方翔介绍,今年春运的开始阶段恰逢三九四九(1月9至26日),三九四九在民间又往往被认为是一年当中最寒冷的阶段。预计2023年春运期间(1月7日至2月15日)我国北方大部及华南等地气温较常年同期偏低、全国降水整体偏少,东北等地偏多。

  方翔提示,春运返乡及出行需注意以下几点:

  一是各地出行人员需做好防寒保暖工作;

  二是新疆、内蒙古、东北地区以及陕西、山西、河北等地将有降雪或雨夹雪,以及有强冷空气影响,出行需防范降雪、降温、道路湿滑和大风天气的不利影响;

  三是黄淮、西南地区东部以及长江中下游等地要防范雨转雨夹雪、低能见度和道路湿滑的不利影响,特别是在高海拔地区或山区驾车出行人员要注意防范雨雪冰冻和道路湿滑的不利影响;

  四是在江河湖面及沿海活动的朋友需注意大风天气的不利影响。

  针对影响春运的暴雪、寒潮大风、低温冰冻、大雾等灾害性天气,中央气象台将及时发布预报预警信息,建议旅客出行时及时收听收看当地的天气预报信息,防范不利天气的影响。

资料图:乘客有序进站乘车。 蔡敏婕 摄

  换乘需关注12306通知 站内便捷换乘车站增至100个

  节假日、春运等出行高峰期间,旅客有时无法买到直达车票。为方便旅客出行,铁路部门推出接续换乘服务,旅客可以购买联程票前往目的地。

  在换乘过程中,有旅客因列车晚点、取消等原因影响后续行程,遇到这样的情况应当怎么办呢?

  国铁集团介绍,在旅客出行信息服务方面,铁路部门在全国3200余组动车组列车上推行铁路畅行扫码服务,旅客通过扫描座椅扶手上的“铁路畅行码”,可顺畅查询列车正晚点、运行位置、接续车次、交通接驳等出行服务信息,还可以办理餐饮选购、补票升席、查找遗失物品等业务。

  同时,铁路部门完善铁路12306消息通知机制,及时向已购票并预留了准确联系方式的旅客,精准推送列车停运和变更信息,方便旅客掌握列车开行动态,以便合理安排行程。

  在站车服务方面,因铁路责任或不可抗力造成旅客退票,联程车票可一并办理退票,而且免收退票手续费。旅客在办理补票、变更等业务时,不再收取手续费;同时扩大非高峰方向票价折扣优惠列车范围。

  在中转换乘服务方面,全国站内便捷换乘的车站由过去80个增至100个,旅客在春运期间换乘更加方便。

资料图:乘务员为旅客表演手势舞。 周围 摄

  注意!这类消毒用品不能带上火车

  春运期间,不少旅客会随身携带消毒用品。

  在国家铁路局、公安部发布的《铁路旅客禁止、限制携带和托运物品目录》中,明确将“酒精”列入禁止目录。

  铁路部门提示,旅客在旅途中如有消毒需求,可使用消毒湿巾、消毒棉片等替代。

  需要注意的是,消毒凝胶属于“含易燃成分的非自喷压力容器日用品”,在安检中是“限制随身携带的物品”。因此,每位旅客限带1件,而且单体容器容积不能超过100毫升。(完)

  • ChatGPT搞钱行不行******

      一系列的试探之后,AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日,人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本,每月收取20美元。免费了两个月,月活用户却达1亿的ChatGPT,终于踏上了自己的“赚钱路”,由此,AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道,ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

      免费服务仍将继续

      “新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告,订阅ChatGPT Plus服务的用户,即使在高峰时段,也可获得该聊天机器人更快速的回应,而且可以提前体验新功能和改进。

      去年11月,ChatGPT横空出世,不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话,还能根据上下文互动,甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验,ChatGPT迅速蹿红。

      当地时间2月1日,瑞银发布研究报告称,截至今年1月,近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后,其月活跃用户估计已达1亿,成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩,海外版抖音TikTok在全球发布后,花了大约9个月的时间,Instagram则花了两年半的时间。

      但大量用户涌入的同时,也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应,此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

      据悉,付费计划将在未来几周内首先在美国推出,然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT,Open AI表示,将继续为ChatGPT提供免费访问。

      烧不起的模型成本

      尽管只推出了两个月,但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初,Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划,宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”,并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受?什么价格以下会觉得太便宜?诸如此类关于定价的问题皆在其中。

      有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费,对此,Open AI首席执行官Sam Altman回应称:“我们将不得不在某个时间点,以某种方式将其商业化,因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露,ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

      “这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时,瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

      但相对训练来说,模型推理,也就是用户提交输入模型输出结果的过程,这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用,所以前段时间免费的公测也停止了,如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

      “钱景”在哪

      长久以来,广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实,对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

      洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称,ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF,即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来,ChatGPT是一个高效的信息整合助手,可以取代大量人类中初级助理的角色。

      但他同时提到,目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析,但还不能胜任高频度的人类主观决策,比如大型投资决策、政治战略决策等。

      天使投资人、知名互联网专家郭涛认为,ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机,将推动众多行业快速变革,有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地,具有万亿级市场规模。

      张旭东认为,AIGC商业化落地还需要结合应用场景,目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少,就以当下的技术水平看,一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的,所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

      AIGC商业化,侵权与被侵权

      AIGC要想商业化,场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火,争议始终并行,比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应,权威学术出版机构Nature规定,ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示,纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

      张旭东认为,目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上,但从专业角度看,AIGC属于模仿创新,并不具备真正的创造力,AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权;另一方面,AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

      此外,就安全性问题而言,AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息,比如生成一些敏感性的有害信息,甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论,而且这些生成式内容难以分辨追踪,大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

      郭涛则提到,当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段,存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题,短期内还难以实现大规模商业化应用。

      北京商报记者 杨月涵

      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

    [责编:天天中]
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