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在小于1公里的范围内请求交通数据有什么意义吗？

在小于1公里的范围内请求交通数据具有以下意义：

实时交通状况：通过获取小范围内的交通数据，可以了解道路的实时交通状况，包括拥堵情况、车流量等。这对于交通管理部门、导航软件、出行平台等都非常重要，可以帮助他们优化交通流动，提供更准确的路线规划和导航服务。
减少通勤时间：对于居住在城市中心或繁忙地区的人们来说，了解小范围内的交通数据可以帮助他们选择最佳的出行时间和路线，从而减少通勤时间和交通拥堵带来的压力。
提高交通安全：通过获取小范围内的交通数据，可以及时了解交通事故、道路施工等情况，从而提前采取措施避免事故的发生，提高交通安全性。
城市规划和交通管理：小范围内的交通数据可以为城市规划和交通管理提供重要的参考依据。通过分析交通数据，可以了解交通热点区域、交通流量分布等，从而优化道路规划、公共交通线路规划等，提高城市交通效率和便利性。
商业决策支持：对于商业地产开发商、零售商等来说，了解小范围内的交通数据可以帮助他们选择最佳的商业位置，预测人流量和交通需求，从而做出更明智的商业决策。

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LLM最喜欢的随机数是什么？答案竟是ta！

一个好的随机数生成器会以相等的概率选择给定范围内的所有数字。这和人类选择随机数的思维过程完全不同。...他们在标题中都使用了「最喜欢的数」这种描述，仿佛LLM真的发展出了自我意识。...Gemini最喜欢的是72（这个数有什么特别的吗？）将3个模型的所有输出放在一起，可以看到其中几个数有非常明显的领先优势，也可以很好地反映人类的偏好。...有重复数字的数、小于10的数，以及5或10的倍数都很少见。但也有一些行为很难解释，比如56和73这两个数得到了3个模型的一致青睐。 AI越来越像人类?...https://arxiv.org/abs/2402.11725 论文作者表示，LLM的训练数据有政治偏见已经不算新鲜事了。

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