和不绕路、速度快、乘坐舒适相比，准点可能是不少市民在公交和地😆铁出行间更愿意选择后者的原因，但随着南京公交在十条线路上推出💯“站站定时”服务，今后南京市民在搭乘公交车时，也可以通过站牌👍时间表候车，“掐点乘公交”了。 虽然目前南京地铁线网已🤯经四通八达，地铁站点更是在城市全域弥补，但相交公交站点来说，👍距离大部分居民家门口更近的恐怕还要算公交车了。长期以来，虽然😎每趟公交都有着规定的发车间隔时间，受天气、路况等不利因素影响🚀，尤其是早晚高峰，公交线路很难准时准点到达，这也就有了市民经😊常反映有的公交车半个多小时等不来一辆的情况。如果出门刚好遇到😍公交车停站，那就是再幸运不过的事，有的时候甚至会眼巴巴看着公💯交车从身边开走，而无奈等待下一辆车的尴尬。 为帮助市民🥳及时知晓运营公交的时刻信息，南京公交曾借助APP以及第三方软😂件，通过路况更新及通行大数据，模拟测算乘车等待时间，但并没有🥳做到所有线路全覆盖。同时，受网络信号、实施路况等影响，这个测🤔算的时间也是动态变化的，不确定性依旧很强。此次推出的“站站定😅时”服务看似只是简单的“定时到站”，但背后是大量前期调研和数😉据积累。记者了解到，南京公交通过综合分析线路运行数据、道路交🤔通状况、客流出行规律等核心因素，经过反复测算最终确定了首批合😜适的线路和最终时刻表，把“预估时间”变成“确定时间”。 😂 据悉，此次首批推出的“站站定时”线路 共计十条，将于近日开😆通，具体为205路、346路、405路、482路、442路、😅443路、461路、462路、466路和467路，广大乘客可😁通过站牌信息准确掌握车辆抵达时间。此外，南京公交216路、1🥳09路、201路、336路、G40路、115路、489路、6🙌53路、663路、450路、454路、467路、470路、4❤️71路、G63路、401路、406路、407路、408路也新🥳增响应式停靠服务。 来源：南京晨报/爱南京记者 陈彦 😍 编辑：宁宁 责编：李君伟返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多