拉薩8月12日電 題:斯朗旺扎的鐵路人生:從馬背少年到高原復興號司機 記者 江飛波 「2003年,我離開西藏去甘肅蘭州讀書,在青海格爾木第一次坐上綠皮火車時,感覺太酷了,又快又穩。」近日,中國鐵路青藏集團有限公司格爾木機務段火車司機斯朗旺扎在受訪時回憶第一次乘坐火車。 目前,38歲的斯朗旺扎主要駕駛高原復興號行駛在西藏拉林鐵路和拉日鐵路線上,這位藏族青年如今已成為高原復興號動車組資深司機。 資料圖為2021年6月25日,西藏拉林鐵路開通運營,民眾在拉薩火車站與復興號拍照留念。當日,斯朗旺扎系首發司機。記者 江飛波 攝 「我出生在昌都洛隆縣,屬於半農半牧區,小時候騎馬放牛羊,也種過地,割過青稞。」斯朗旺扎說,在洛隆縣中學讀書時,他第一次在課本上看到了火車圖案,當時草原上流傳著青藏鐵路格爾木到拉薩段要開建的消息,「我問老師火車是什麼樣的。」他說,他至今記得初中老師的原話:「火車比你騎的馬快好幾倍。」 2003年初中畢業,斯朗旺扎報考了蘭州鐵路機械學校熱力機車專業。收到錄取通知書後,他踏上了千裡迢迢的求學路:從村裡到鎮上,再坐車到昌都、拉薩,隨後翻過唐古拉山到達青海格爾木。 在格爾木,斯朗旺扎第一次坐上了火車,「當時特別興奮,對火車上的一切都非常好奇」。 2007年畢業後,斯朗旺扎被分配到青藏鐵路西寧機務段擔任機車乘務員學員。「我第一次開火車進藏是2014年,那時我剛從西寧調到格爾木機務段。」斯朗旺扎回憶,當時西藏已經擁有了青藏鐵路,拉日鐵路也開通在即。首次駕駛火車進藏的經歷讓他終生難忘,「非常激動,我們有輪班機制,但那天我幾乎沒休息,像是實現了兒時的夢想。火車翻過唐古拉山後,看到沿路放牧的牧民,草原上的牛羊和藏式民居,感覺特別親切」。 2021年初,西藏拉林鐵路建設進入尾聲,斯朗旺扎迎來駕駛高原復興號動車組的機會。「當年3月,我去蘭州學習復興號動車組的操作,跟車學了半個月。」他回憶,2021年5月,高原復興號正式上線前的試跑階段異常緊張,持續近兩個月的時間裡,幾乎每天都在拉林鐵路和拉日鐵路上試跑。熟悉線路,了解機車性能。 圖為6月20日,斯朗旺扎在高原復興號駕駛室,如今他已成為高原復興號動車組資深司機。記者 江飛波 攝 2021年6月25日,西藏首條電氣化鐵路拉林鐵路正式開通運營,「提前一天晚上就很激動。」他回憶,當天他早早上了車,盤復每個細節。發車後,他在駕駛室看到山南民眾在站臺跳著古老而熱烈的久河卓舞歡迎,中午時分,高原復興號D2021次列車到達林芝站,民眾手捧哈達、載歌載舞熱情迎接。 「到達林芝後,我在車廂裡給我阿媽打了一個電話,阿媽說,她看了直播,並從新聞畫面裡看到了我。」他回憶,阿媽先是稱讚,然後又叮囑他,要開好每一趟火車。 如今,實現兒時夢想的斯朗旺扎經常回到家鄉洛隆縣宣傳鐵路工作,「村裡的小孩對鐵路很感興趣。」他說,這好比當年初中老師給自己種下了「夢想的種子」。 斯朗旺扎也深深感受到鐵路給西藏帶來的巨變:如今鐵路已經覆蓋西藏七市地中的五個,日喀則、林芝、山南等地的民眾和拉薩之間流行起了「雙城」生活。不少遊客選擇乘火車遊覽高原。 值得一提的是,如今斯朗旺扎的家鄉昌都洛隆縣也正在修建鐵路,他充滿期待:「我想未來我應該可以開著火車到洛隆。」(完)
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代,Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元,如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹,截至今年6月底,中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日,中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會,國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏,國家數據局副局長沈竹林,國家數據局副局長陳榮輝,國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就,並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會,介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示,2024年初,中國日均Token的消耗量為1000億,截至今年6月底,日均Token消耗量已突破30萬億,1年半時間增長了300多倍,這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出,人工智慧快速發展,與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家,多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡,高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來,中國大力推動高質量數據供給,出臺高質量數據集建設相關文件,多部門聯合推動相關工作。同時,持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底,中國已建設高質量數據集超過3.5萬個,總體量超400PB。據悉,1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片,400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹,截至今年6月底,中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣,數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例,高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說,中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%,有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強,推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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