美国政府资金月底到期，国会两党互相推卸责任。共和党临时拨款法😀案恐难跨参议院60票门槛，特朗普计划收回50亿外援更是乱上添😡乱。 在政府资金问题悬而未决之际，美国国会议员已就即将😴到来的政府停摆互相推卸责任，这预示着未来数周可能爆发激烈的党👍派争端。 随着月底政府停摆威胁升级，议员们本周重返国会🙌山，熟悉的党派分歧再次显现。 “众议院共和党人致力于维😎持政府运转，但不幸的是，似乎并非所有民主党人都认同这一点，他💯们正开始施加压力，试图让政府停摆，”路易斯安那州共和党籍众议😆院议长迈克·约翰逊（Mike Johnson）周三对记者表示😀。 他称：“如果政府最终停摆，那将是因为国会民主党人拒😘绝了为政府提供资金的常识性解决方案。” 政府资金将在不👏到四周后到期，即便只是短期维持政府运转，议员们在具体方案上也😆存在分歧。 他们或许会考虑通过一项临时拨款法案（即“持🎉续决议案”），以确保联邦机构资金稳定，但即便如此，该方案在共🙄和党仅占微弱多数的议会党团中仍可能遭遇阻碍。 要在9月🌟30日（资金到期日）前在参议院通过临时拨款法案，共和党领袖需🙄要获得民主党支持，以达到参议院60票的通过门槛。 但这😂很可能难以实现。随着2026年中期选举临近，民主党急于让执政🤗党陷入防守境地，他们似乎愿意坚守立场，就特朗普的核心议程与共🔥和党展开交锋。 纽约州民主党人、参议院少数党领袖查克·🌟舒默（Chuck Schumer）曾在3月与共和党一同投票避🙌免政府停摆，这一决定当时引发了民主党内部的强烈反对。此次舒默💯或许希望避免重蹈覆辙。 与约翰逊类似，这位纽约州资深参😉议员也试图将避免政府停摆的责任推给对立党派。 他在周二😅致同僚的信中写道：“避免政府停摆的唯一途径是两党合作，推出一🙄项能在参议院同时获得共和党和民主党投票支持的法案。” 🚀“然而，随着资金截止日期临近，共和党人再次威胁要单方面行动—😴—这正将我们的国家推向停摆边缘，”他补充道。 目前最可😀能的推进路径是，议员们通过一系列临时拨款法案，确保联邦机构在😀未来数月内获得资金支持。 若议员们不选择“持续决议案”🌟这条路，就需要在月底前辩论并通过12项全年支出法案——这几乎🤗是不可能完成的任务。 据Punchbowl News报⭐道，白宫已表示支持所谓的“干净的持续决议案”（clean C🙌R），该方案将按当前拨款水平继续为政府提供资金，同时为国会山🤗议员争取时间，以便在年底前敲定最终协议。 特朗普此前曾😀表现出愿意让政府停摆的态度，以此避免在谈判中做出让步。如今，😎随着他的《大而美法案》已签署生效，特朗普对短期拨款法案的接受😉度有所提高。 展开全文 然而，民主党人坚决要求撤😊销特朗普法案中对医疗补助计划（Medicaid）的大幅削减，😉并表示只有满足这一条件，才会为共和党提供避免政府停摆所需的票🌟数。 这让共和党领导层陷入了两难境地：既要达成协议，又🥳不能给人留下“共和党在削弱特朗普核心议程”的印象。 马❤️萨诸塞州民主党参议员伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Wa🤗rren）上周在X平台发文称：“如果共和党人希望民主党人投票🎉支持为特朗普政府提供资金，他们首先应该恢复那些被削减的医疗保🤯障——他们当初为了给亿万富豪提供更多减税优惠，才砍掉了这些保🤔障。”这番话道出了民主党在任何谈判中的核心诉求。 白宫😆一直将《大而美法案》视为一项重大成就，也将其视为特朗普第二任🙌期的标志性政策，因此不太可能接受任何削弱该法案的协议。 🔥 上周，特朗普与行政管理和预算办公室主任拉塞尔·沃特（Rus😢sell Vought）宣布了一项计划，进一步让潜在谈判复杂😘化。他们打算通过一项罕见的“撤销拨款方案”（rescissi👍on package），收回国会已批准的近50亿美元对外援助💯资金。 民主党人乃至部分共和党人迅速批评了这一决定，有🤔人称此举非法。批评者还表示，这种最后时刻的政策变动，将使避免😉政府停摆的谈判工作更加复杂。 阿拉斯加州共和党参议员莉😜萨·穆尔科斯基（Lisa Murkowski）在X平台发文称😜：“事实是，要推进最终拨款法案并避免政府停摆，国会本周复会后🚀需要付出大量努力，展开密切协作。” “行政管理和预算办🌟公室的这些单边行动，只会威胁到委员会和议会已完成的良好两党合🤗作成果，并可能让整个拨款进程陷入混乱，”她补充道。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)

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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)

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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)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多