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7月3日至7月30日间，广铁集团对以下区间部分动车组列车进行重联：7月3日韶山南(长沙南)至深圳北动车组列车2列；7月4日深圳北(广州)至岳阳东2列、广州至怀化南1列；7月5日怀化南至深圳北1列、深圳北至广州南2列；7月8日至30日深圳北(深圳坪山)至张家界西每日2列；7月9日至31日深圳坪山至怀化南每日2列；7月6日至30日广州东至汕头每日10列、广州东至惠州北每日2列；7月5日广州南至成都东2列；7月7日广州南至成都东2列。
而“AI爱因斯坦”也正是AI for Science（注：科学智能，下文简称AI4S）的一个关键目标。科学智能在加速求解已知的物理方程中已经发挥重要作用，但是科学智能更需要结合已知知识规则与数据，既减少对数据对算力的严重依赖，提升推理预测的精准性，更可以根据数据来调整知识规则，提出崭新的科学理论。
千行百业，每一行有各自特点，每一业有各自要求。比如金融行业中的会计、财务、投资，以及建筑设计等领域都具有严谨的要求与规则。“目前大模型落地，我觉得最大的问题就是：猛一看好像有用，真的一用又不行。”漆远指出，针对大模型现有的不靠谱、解释性不高、成本高等特点，一个真正有效的解决方向不是现在流行的检索增强生成技术，这只是打补丁的方法，而是把概率的神经网络推理与逻辑的符号计算结合起来，类似于《快思考与慢思考》书里所说的人类系统一与系统二能力的结合，走向“灰盒”大模型。
