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铁路编组站内的“分拣员”：为年货运输开辟“快速通道”******
(新春走基层)铁路编组站内的“分拣员”：为年货运输开辟“快速通道”
中新网南昌1月7日电 题：铁路编组站内的“分拣员”：为年货运输开辟“快速通道”
记者 李韵涵
“26073次列车推上来了，提钩室准备解体。”1月6日，在2023年春运前夕的向塘西编组站，一列待解体的货物列车缓缓地被推上驼峰，这是中国铁路南昌局集团有限公司向塘西车站下行运转车间连结员刘利衡当天白班的第15趟作业。只见他在列车推进过程中轻巧地一拉一提，紧握的车钩随即分开，一节节车厢越过峰顶顺势而下，奔向不同股道。
向塘西站位于京九、沪昆、昌福线的交会处，而驼峰则是向塘西站运输生产的“心脏”。 李琼 摄向塘西站位于京九、沪昆、昌福线的交会处，而驼峰则是向塘西站运输生产的“心脏”。在向塘西站下行到达场内，南来北往的货物列车整齐排列，20余条钢轨向下行驼峰处会聚。这里解编作业是否安全高效，直接影响全局的车流周转效率。
通过驼峰完成解体作业的都是一列列满载年货的货物列车，而工作在这里的驼峰连结员们就是年货的“分拣员”，将一辆辆去往不同方向的车厢按照计划溜放至不同股道，等待编组出发。
向塘西站位于京九、沪昆、昌福线的交会处，而驼峰则是向塘西站运输生产的“心脏”。 李琼 摄据了解，向塘西车站担负着中国华东地区铁路货物列车的解编任务，是全国路网性编组站之一。春节期间，车站每天要完成上万辆货物车辆的接发和解编作业，这里面装载的大多是运往全国各地的粮油米面、服装食品等年货物资。为了加快年货运输周转效率，向塘西车站统筹安排线路使用，合理分配车流，为年货运输开辟“快速通道”。
连结员刘利衡在股道间来回奔忙，穿梭于车厢连接处。虽已是寒冬，但他依旧干得满身热气蒸腾。
驼峰连结员在平时作业时要拿着一根长约2米、重约3公斤、带着钢叉的木棍，用于解开车辆间连结的风管。他们将木棍伸入车档间，精准地判断出风管接头的位置，然后凭借巧劲，一托一拉，风管便被顺利解开了。
到了晚上，视线不佳，车档之间更是一片漆黑。留给连结员解开风管的时间很短，刘利衡和同事们需要在较短的时间内进行“盲解”，凭借着对推峰速度和风管位置的准确判断，在黑暗中将风管解开。
一节节车厢越过峰顶顺势而下，奔向不同股道。 李琼 摄“驼峰是编组场的核心，驼峰连结员就是安全大门的守护者。我的任务就是确保每一节从我这里通过的车厢都能安全下峰。”谈到自己的岗位，刘利衡眼神里流露出的是热爱和对安全的坚守。
经过一整天的忙碌，夜幕已徐徐降临。18时30分，驼峰终于迎来片刻宁静。“40217次列车解体，提钩室准备作业。”电台声响起，这是当天白班的最后一趟作业了。刘利衡紧了紧扣在胸前的联控电台，撸起袖子快速奔向作业场。一个白班下来，经过刘利衡和同事们的努力，他们共完成了28趟列车的解体作业。(完)
人工智能语言模型 在智商测试中胜过人类****** 新华社讯 据《参考消息》报道，美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的研究人员发现，在衡量智力的一系列推理测试中，自回归语言模型“生成型已训练变换模型3”（GPT-3）的成绩明显优于普通大学生。该程序利用深度学习生成类似人类语言的文本。 由美国开放人工智能研究中心（OpenAI）研发的GPT-3有很多用途，包括语言翻译和为聊天机器人生成文本等。GPT-3有1750亿个参数，是目前规模最大、功能最强的语言处理人工智能模型之一。 这项新研究在常识、美国高校入学资格考试（SAT）成绩和智商这3个方面比较了GPT-3和人类的表现。发表在阿奇夫论文预印本网站上的研究结果显示，在这3个类别中，人工智能语言模型的成绩都高于人类。 研究人员在研究报告中写道：“我们发现，GPT-3展示出了惊人的抽象图案归纳能力，在解答大多数题目时表现和人类不相上下，甚至更好。我们的研究结果表明，像GPT-3这样的大型语言模型已经具备用零样本学习方法解决一系列类比问题的初步能力。”该报告有待同行评议。 研究小组还说，GPT-3“通过与生物智能截然不同的路径，被动形成了类似人类类比推理能力的机制，尽管它并未在这方面经过明确训练”。 这项研究发现，能够回答大多数问题甚至为人类起草论文的GPT-3，在从头开始回答问题和回答多选题时的表现超过了人类。 人工智能专家、作家艾伦·汤普森博士说，GPT-3的智商超过120。毫无疑问，这属于“天资聪慧”。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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