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“之前从新疆运铝锭回来需要10天以上,现在铝锭班列开通后,最快3天到达广元,大幅缩短了铝锭资源物流运输周期,既满足了全市铝加工企业对原材料需求的及时性,又为企业压降了生产成本,更重要的是为吸引更多优质铝精深加工企业落户广元提供了原材料保障。”中国西部(广元)铝锭贸易中心负责人介绍,新疆—广元铝锭班列由深圳市中海通物流股份有限公司和中国西部(广元)铝锭贸易中心联合运营。首发班列采用20英尺集装箱运输,50组集装箱一列,于1月10日从新疆乌鲁木齐三坪站始发,途经伊宁东、塔城、额敏、乐土驿、乌兰乌苏,历经2500余公里行程。“常态化运行后,每月可开行4列次,预计全年可运送25万吨新疆铝锭到广元。”

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还没等体验到所谓的“优惠价”,一次与乘客闲聊中,曹师傅发现,平台抽佣比例极高,且金额与乘客实付对不上:1月5日22时多,他在平台接到一个从虹桥火车站去往北蔡中学的“大单”,全程36.86公里。到达目的地后,他随口打听了乘客支付的订单价才觉不对。“乘客实付140.13元,但在平台的司机端显示乘客实付116.92元,扣完佣金到手只有86.79元,抽成比例高达38%!中间这20多元去哪儿了?”

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    虽然大模型发展如火如荼,但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示,大模型对数据供给要求极高。比如,训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测,到2026年之前,机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示,最早在2024年,人类就可能会陷入训练数据荒,届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。

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