10月11日，最高人民法院发布《最高人民法院关于互联网法院案件管辖的规定》（法释〔2025〕14号，以下简称《规定》），对互联网法院案件管辖范围作出调整完善。《规定》自2025年11月1日起施行。 《规定》将“网络数据权属、侵权、合同纠纷”“网络个人信息保护、隐私权纠纷”“网络虚拟财产权属、侵权、合同纠纷”“网络不正当竞争纠纷”纳入互联网法院管辖范围。 互联网法院是否具备相应的审判资源和审判能力审理好这些案件？ 最高人民法院研究室负责人介绍，三家互联网法院在前期司法实践中，已具备适应新类型网络案件的专业化审判经验、审判力量和审判机制，能够妥善审理新类型网络案件。 一是专业化审判经验方面，虽然新增案件类型此前未成体系地纳入互联网法院管辖范围，但通过受理复合案由案件和接受指定管辖等方式，互联网法院先后审理包括“全国首例大数据产品权属案”“全国首例AI文生图案”等一大批具有首案示范意义的网络案件，近年来共有200余件案例被评选或纳入最高人民法院指导性案例、最高人民法院入库案例、全国法院年度案例、年度互联网十大案例等，近期最高法发布的首批6个数据权益指导性案例中，有两个就出自互联网法院，充分说明互联网法院对新类型网络案件已积累丰富的审判经验，具备扎实的审判基础。 二是专业化审判力量方面，互联网法院自成立以来，高度重视专业化审判队伍建设，健全完善人才培养模式，已培养出全国审判业务专家、全国法院办案标兵、全国优秀法官、省级审判业务专家共10余名，形成了一支“既懂法律又懂网络”的专业化、复合型审判人才队伍。互联网法院绝大多数法官都有新型网络案件审判经验，能够精准把握数据、算法等前沿领域纠纷的法律争议焦点，确保新类型案件依法妥善审理。管辖调整后，相关高院也将进一步统筹调配审判资源，优化互联网法院力量配备，针对类型化案件组建专业化审判团队，为妥善审理新类型网络案件奠定坚实基础。 三是专业化审判机制方面，互联网法院积极探索数字技术与司法审判的深度融合，通过组建专业化审判团队、加强平台对接和数据互通、完善区块链技术固证认证、应用人工智能技术全流程辅助办案等审判机制建设，形成了一套适应网络案件特点的专业化审判模式，对于纠纷发生于网络、证据留存于网络、当事人为网络主体的新型案件具有独特审理优势，能够确保相关前沿、复杂、新类型网络案件得到公正高效审理。 文/北京青年报记者 孟亚旭 （北京青年报客户端）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