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人工智能与数学的融通共进，更不意味着一方可以取代另一方。著名数学家丘成桐先生曾指出，“人工智能对数学有很多好处，可以帮助数学发展，但还不可能改变数学”。人工智能可以通过大量的计算与逻辑推理，帮助数学家产生新的创意与想法，为数学家提供更多的创造灵感，从而加速数学的研究。但数学是一门非常广泛与抽象的学科，很多概念和问题都已经超出了人工智能的能力范畴，需要人类的创造力、洞察力与理解能力来解决问题，这些是人工智能尚无法模拟的。而人工智能的发展，也深度依赖基础算法与理论的提出、算力的提升以及大规模数据的支持。数学在其中也只是起到了基础性的作用与贡献。
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谷歌深度思维团队此次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气预测方法。该方法能生成概率性预测，即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。团队用40年（1979—2018年）的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。相较于欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS，一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报），他们发现，在用于评估表现的1320个指标中，GenCast在其中97.2%的指标上都优于ENS。此外，GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。
香港传真网站杨栋表示，如果劳动者认为低温津贴未得到落实，可以向当地的劳动监察部门举报，由劳动保障监察部门责令改正，也可以寻求工会帮助。此外，劳动者还可以向市民热线进行投诉，监督低温津贴政策的执行。“只有多管齐下，才能更好地保障户外劳动者的权益，让他们在寒冷的冬日里感受到温暖和关怀。”（部分受访者为化名）
