《尽管被质疑 我们还是该感谢12306!》文章已经归档，不再展示相关内容，编辑建议你查看最新于此相关的内容：12306上线十周年：累计注册用户近6亿 年售票40亿张你还记得第一次使用12306购买火车票是什么时候吗？今日，@中国铁路 通过微博表示，12306已经陪伴大家整整10年了，如今12
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尽管被质疑 我们还是该感谢12306!
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铁路12306：不存在纵容“买长乘短”的情况
快科技4月22日，据央视新闻报道，铁路12306相关负责人接受采访时表示，铁路12306系统根据旅客提交的购票需求和余票情况来配售火车票，不存在纵容买长乘短”的情况。铁路车票分配的基本原则是统筹考虑便利沿线旅客群众购票出行和充分用好铁路运力资源，兼顾长短途出行需求。12306也曾多次回应此事，称不建议买长乘短”和买短乘长”，但受制于客运调度和系统算法，官�
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12306被质疑纵容买长乘短 官方回应：算法管控不了 未乘区间不退款
快科技4月22日，近期临近五一假期，国内火车车票也开始一票难求。但据国内媒体报道，有网友在抢票时发现，12306购票系统中，疑似纵容旅客买长乘短”。报道称，蒋女士买票时看到，5月1日 G1278次列车武汉-天津没票，但多买一站武汉-唐山”却有票，这不是引导着乘客买长乘短”吗。对此，12306客服向媒体回应称：针对长途余票充足，短途区间票无票”的情况，售票系统会优
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12306回应第三方平台用技术抢票：也是候补
这两天，五一假期的出行购票话题成为热点，很多人称遭遇买票难”。第三方平台的付费光速抢票”抢票神器”等服务声称可以优先购票备受关注。请旅客一定要通过铁路官方渠道购票，认准铁路12306网站。
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客服辟谣在12306公众号求票成功：不存在“捷径”或“秘诀”
五一假期的车票销售已经启动，然，众多网友纷纷反映，车票一经开售便迅速售罄，候补选项也呈现灰色状态，抢票难度之大，几乎可与春运时期相提并论。就在这样的背景下，网络上出现了一种声音。通过选择适合的线路进行中转，往往比购买全程直达车票更为容易，且价格相差不大。
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坐高铁点外卖不花钱 12306这个羊毛一定要薅
坐高铁点外卖不花钱？打开铁路12306App，点击铁路会员”找到订餐积分”选项就能查看积分了：温馨提示：12306平台设置有截止下单时间，为了保证外卖及时送达，请旅客朋友至少在列车到站前1个小时下单预订高铁外卖。
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客服辟谣在12306公众号求票成功 仅一种方式能兑票
五一假期车票已经开售，但不少网友反馈，开售后车票几乎秒没，候补也是灰色，抢票难度不亚于春运。有网友发帖爆料称，没买到车票的小伙伴，可以在12306微信公众号大量发疯留言，求购车票，有机会成功买票，甚至有网友晒出求票成功”攻略及详细过程。如果旅客未抢到假期车票，可以购买中转联程车票，选择适合的线路中转，比购买全程直达车票更为容易，且价格接近。
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12306回应年轻人卧铺挂帘老人没地坐：不影响他人可以合理使用
网络上流传着一段视频，其内容引发了广大网友的关注和讨论。一位阿姨记录下了两位年轻人在卧铺车厢内挂起帘子，拒绝让一位70岁老人就座的情景。只要在不影响其他乘客的情况下，乘客们可以合理使用。
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高铁上2女子因遮光帘拉扯40分钟 12306回应
快科技5月6日消息，近期在一列从合肥开往太原的G3136高铁列车上发生了一起令人哑然的事件。一段视频显示，两名女性乘客因对遮光帘的使用产生分歧而发生争执，一个执意要拉开，另一个则相反。据同车厢的其他乘客所述，这两名女性来回拉扯遮光帘40分钟，最终列车员介入并将她们带离，主要是考虑到她们的行为可能会干扰到其他乘客。对此，12306客服表示，目前并没有明
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阿姨吐槽年轻人卧铺挂帘子不让坐 网友吵翻：12306回应被点赞
近日，一段视频引发了网友的关注。一位阿姨拍摄了两位年轻人在卧铺车厢挂帘子不让一位70岁的老人坐的情景，引发了网友的围观和热议。在这种情况下，中国铁路12306客服表示：没有明确规定不能使用，在不妨碍其他乘客的情况下可以使用。
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多名网友向12306公众号“发疯”竟然买到火车票！官方回应
五一小长假来临，火车票一票难求再次成为关注焦点，大家为了买到票都挖空心思，甚至有人盯上了12306公众号。最近有多名网友称，向12306公众号发疯”一般发送大量求助信息，竟然成功买到了火车票。有网友一针见血地点评指出：这就是幸存者偏差。
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Rocketnotes:云端笔记，随时随地访问，功能强大的Markdown编辑器。
Rocketnotes是一个云端笔记应用，提供强大的Markdown编辑器，支持响应式预览和多种编程语言的代码语法高亮。它允许用户从任何设备访问笔记，并通过文档树结构化管理笔记文档，支持拖放重组和快速搜索文档。此外，还提供文档分享功能，允许用户与外部用户共享特定文档。
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RAG-Retrieval:统一高效的RAG检索微调和推理框架
RAG-Retrieval是一个全链路的RAG检索微调和推理框架，支持多种RAG Reranker模型的推理，包括向量模型、迟交互式模型和交互式模型。它提供了一个轻量级的Python库，使得用户能够以统一的方式调用不同的RAG排序模型，简化了排序模型的使用和部署。
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DeepSeek-V2-Chat:一款高效经济的语言模型，具有强大的专家混合特性。
DeepSeek-V2是一个由236B参数构成的混合专家（MoE）语言模型，它在保持经济训练和高效推理的同时，激活每个token的21B参数。与前代DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2在性能上更强，同时节省了42.5%的训练成本，减少了93.3%的KV缓存，并提升了最大生成吞吐量至5.76倍。该模型在8.1万亿token的高质量语料库上进行了预训练，并通过监督式微调（SFT）和强化学习（RL）进一步优化，使其在标准基准测试和开放式生成评估中表现出色。
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