大象新闻记者 张松涛 今年以来，清丰县大屯乡将老年助餐工作作为一项重要的“长效民生工程”推进，持续构建优质老年助餐服务体系。目前，全乡正常运营老年助餐点4个，正在建设老年助餐示范点1个。 科学布局，推动老年服务触手可及。大屯乡7次召开专题研讨会，积极探索“党建+养老”服务模式，秉持“等不得、急不得”的原则，建设可持续运营的老年助餐点。同时，依托村级党群服务中心、闲置校舍等资源，结合实际需求设置覆盖广泛、就近可及的助餐场所，构建“建成一个、运营一个、惠及一片”的良性循环机制。 建章立制，保障老年服务安全长效。各村制定《食堂助餐服务制度》《食堂助餐管理制度》等制度，规范服务流程，明确岗位职责，实现管理有据、运行有序。明确各环节责任人，严把食品安全关。各村村干部参与陪餐，监督饭菜质量、食堂环境卫生，科学调整菜品搭配，确保营养均衡、口味适宜。设置“党员服务岗”，发动党员、后备力量参与助餐点服务，形成“党员带头、后备参与”的共治格局。 多元筹资，力促助餐点持续运营。大屯乡助餐点采用三餐全包模式，个人承担费用2～6元不等。深入探索“以奖代补”模式，积极号召乡贤、企业和老人子女等社会力量参与捐赠，通过“政府补一点、集体担一点、个人出一点、社会捐一点”的多元筹资模式，缓解助餐点运营压力。夏固村还通过村集体用房出租所得收益反哺助餐点运营，实现“以房养餐”。 创新服务，探索老年互助新模式。大屯乡鼓励低龄健康老人参与助餐点志愿服务，形成“老助老”互助模式。波里村鼓励健康老人为残疾老人、行动不便老人提供打扫卫生、接送等服务，形成“我帮你、你帮他、他帮我”的良性循环。组织开展聊家常、跳广场舞、扭秧歌、下象棋、放红色电影等活动，让老年助餐点成为情感交流的纽带。 下一步，大屯乡将积极探索，打造“党建引领、银龄互助、俭养美德”养老服务品牌，通过“党建+助餐+直播”模式，采购本土特色农副产品用于日常餐食，在助餐点现场直播宣传，拓宽本土农产品销售渠道，将老年助餐作为党建引领基层高效能治理的重要“突破口”，做到以点带面、整体推进，切实实现老年助餐与基层治理深度融合。 审核：张松涛返回搜狐，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