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　　　　国内某汽车资讯媒体平台的产品经理告诉《环球时报》记者，该平台在1月底刚刚完成新能源车极寒测试项目的收关。2024年公司结合粉丝对于国内新能源车的关注热度，筛选出包括小米SU7、特斯拉Model Y在内的6款“网红”车型赴苏州和漠河，开展历时一年的跨季节续航测试。测试中，在零下25摄氏度的低温下，6款车以相同的配置从吉林长春出发，驶向约170公里外的北大湖，其间车辆的空调制暖、极限续航和路程电耗等数据被实时对比，结果显示大部分车辆的冬季实际续航比标准续航“打折”近四成。据介绍，操作类似“车型对比横评”的新媒体平台不在少数，但由于国内幅员辽阔且需要拥有足够数量的车型进行对比，启动这一项目的成本往往在百万元左右，部分项目还需重复试验，很容易成本超支。此外，由于缺乏专业科研院所的技术支持，最终的评测结论也仅限于一家之言，无法作为行业认可的数据参考。

颜回曰：“回益矣。”仲尼曰：“何谓也？”曰：“回忘仁义矣。”曰：“可矣，犹未也。”他日，复见，曰：“回益矣。”曰：“何谓也？”曰：“回忘礼乐矣。”曰：“可矣，犹未也。”他日，复见，曰：“回益矣。”曰：“何谓也？”曰：“回坐忘矣。”仲尼蹴然曰：“何谓坐忘？”颜回曰：“堕（隳）肢体，黜聪明，离形去知，同于大通，此谓坐忘。”

　　　　近期，有一些国内外大模型在奥数题评测（非奥数现场比赛）上拿到不错的成绩。对此，该专家解释，用大家都训练过的公开数据集评测，大模型的准确率很高；但用比较新的数据集去测试，准确率就大大下降。最新的高考题是哪家大模型都没有训练过的，考验的是数学推理和计算的泛化能力，这就暴露了大模型的短板。