一个“明显”的套路？库克方面指控：特朗普的真实目的已经十分明🚀显，所谓的房贷欺诈都是“借口”！ 美联储理事库克表示，❤️本周联邦法院对哈佛大学的裁决支持了她的一项主张：特朗普以所谓❤️房贷欺诈为由试图解雇她，只是掩饰其真正动机的借口。 库😂克在周四晚间提交的华盛顿法院文件中表示，对她的房贷欺诈指控掩🔥盖了特朗普的真实目的——控制美联储以降低利率。 她援引🙄了一位联邦法官的裁决，该裁决认定特朗普以哈佛大学校园反犹问题🙄为“烟雾弹”，实则是因深层次的意识形态分歧而针对该校。 🤯 库克在文件中提出这一论点，以支持她请求临时命令阻止特朗普解🤔雇她的诉讼。美国地方法官Jia Cobb预计将很快对她的请求😁作出裁决。 库克提到的裁决是周三哈佛大学针对特朗普取消🌟数十亿美元研究资助的诉讼中做出的。 库克认为，哈佛案的😅裁决揭示了特朗普的“明显两步走策略”：先发表意识形态驱动的言😅论，然后在法庭上声称其行为有合法动机。 白宫未立即回应❤️置评请求。 本周早些时候，库克对法官表示，特朗普对她的😀指控是“复制粘贴”式的，暗指特朗普对知名民主党批评者的类似指😍控。 周四，美国政府律师再次敦促法官驳回库克在诉讼期间😍禁止将其免职的请求，强化了上周听证会的论点。此次提交法律文件😁前数小时，有报道称司法部已对库克展开刑事调查。 美国政💯府主张，由联邦住房金融局局长普尔特首次提出的欺诈指控，根据美😅国法律已构成特朗普解雇她的充分“理由”。 司法部在周四😘文件中强调，法官不得“质疑”特朗普关于具备解雇理由的判断，并🤗再次驳斥其所谓解雇实为掌控美联储并降息的借口。“她唯一的‘证💯据’是总统曾批评美联储的政策，”文件称，“但仅存在政策分歧并😴不意味着总统因此解雇库克。”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)

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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