扬子晚报网9月23日讯（通讯员 王芳 记者 董婉愉 闫春旭）⭐在城市的钢筋森林里，自然的惊喜正悄然绽放。2025年8月，江🙄苏省生态环境厅公布全省首轮生物多样性本底调查成果——调查期间😊共发现近30种江苏新纪录物种。其中，南京市玄武区首次记录到珍💯稀蕈步甲的身影，不仅为江苏生物多样性“家底”增添了新注脚，更🤔成为玄武区生态环境持续向好的生动印证。 蕈步甲是鞘翅目💯步甲科的典型代表，对栖息环境要求近乎苛刻：需植被覆盖度高、空🙌气湿度适宜、人为干扰极低的微生境。在城市化快速推进的今天，这😁类“环境敏感型”物种的存在显得尤为珍贵。蕈步甲的现身是玄武区😍长期坚持生态优先的必然回馈，更是自然对区域绿色发展的最高认可🤩。 作为南京主城核心区，玄武区坐拥“一山一湖两楔多廊”😘的天然生态骨架。这些不可复制的生态资源，既是玄武区的“绿色基🤩因”，更是其践行生态文明的底气所在。近年来，玄武区以“争当表😆率、争做示范、走在前列”为使命担当，统筹推进生态保护与高质量🙄发展：科学划定紫金山国家森林公园生态保护红线，严格管控开发边😢界；深入构建“一山一湖、两楔多廊”生态空间格局，推动山水林田🤔湖草系统治理。2024年玄武区成功创建南京市主城区首个省级生🚀态文明建设示范区，并连续4年入选中国最美县域。 玄武区❤️的生态治理成效，得益于五大关键举措。密码一：针对主城大气治理😴难点，玄武区构建“监测—管控—治理”全链条体系。密码二：玄武😉区以“清水绿岸、鱼翔浅底”为目标，坚持“水资源、水生态、水环😢境、水安全”四水统筹。密码三：聚焦土壤、危废等“看不见的污染⭐”，玄武区构建精准防控体系。密码四：作为南京生物多样性最丰富😀的城区之一，玄武区以“政府主导+多元参与”模式织密保护网络。😢密码五：立足主城定位，玄武区以“绿色低碳服务业集聚区”建设为😴抓手，推动产业生态化与生态产业化深度融合。 良好的生态😉环境是最大的民生福祉。蕈步甲的发现不是终点，而是玄武区生态保😜护的新起点。未来，玄武区将继续坚定扛起生态文明建设和生态环境🙄保护的政治责任，持续打好污染防治攻坚战，进一步加强生态保护与🤔修复，让“推窗见绿、出门入园”成为居民生活的常态，让“水清岸🤯绿、鸟语花香”的生态画卷更加绚丽。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多