一群平日里水火不容的议员竟罕见地“团结”在一起，欲推动一项旨😂在禁止国会议员及其家人“炒股”的法案，但单独豁免特朗普…… 😎 一场不同寻常的联盟周三在众议院浮现，平日里政见鲜有交集👍的议员们正齐聚一堂支持一项法案，禁止国会议员及其家人持有和交😀易个股。 这群议员涵盖了极右派、左派、温和派以及中间派😍，他们聚在一起推动这项民调支持率颇高的禁令。此前，这项提案在😡国会多次讨论却未能推进，如今似乎重新“焕发活力”。 宾😂夕法尼亚州共和党众议员布赖恩·菲茨帕特里克（Brian Fi🎉tzpatrick）来自一个长期摇摆的选区，他打趣道：“今天😉站在这里的阵容可不常见！你们在台下偷笑，这是个好兆头，说明这🤔项事业的影响力不容小觑。” 多年来，美国国会一直在讨论👏禁止议员交易个股的提案，原因显而易见：议员们常能接触到可能大❤️幅影响市场的信息和决策，这种潜在的利益冲突令人担忧。 🌟密苏里州共和党参议员乔什·霍利（Josh Hawley）推动😘的参议院法案甚至将禁令扩展至未来的总统和副总统，但特别豁免了🌟美国总统特朗普。周一公布的众议院法案仅针对国会议员，但提案发🚀起人表示，若支持度足够，他们也愿意将禁令扩展至行政部门。 🌟 根据现行法律，联邦议员需披露其股票买卖情况。2012年签😅署的《股票法案》（The Stock Act）要求公开披露，🥳当时议员和监督机构预测，公开透明会让议员们羞于频繁买卖股票。🎉然而，事实并非如此。 法案发起人表示，他们整合了各自的🚀个股禁令提案，形成了这一跨党派联合努力。法案主要发起人、得克😉萨斯州众议员奇普·罗伊（Chip Roy）透露，小组过去几个❤️月一直在协商，有些议员甚至为此努力了多年。现场约有十几名来自⭐两党的议员与罗伊共同亮相。这一刻气氛格外轻松，堪称近年来党派🎉对立尖锐的国会中难得的和谐场景。 根据法案，议员将不得😢持有和交易个股及债券，但可以持有多元化的共同基金、ETF和某😀些大宗商品。现有持有个股和债券的议员需在180天内剥离，新当⭐选议员则需在就职后90天内完成剥离。 周三的法案发布会😊上气氛热烈，但即便法案在众议院通过，参议院的阻力可能更大。参🎉议院需至少60票才能推进立法，而一些参议员已对此表达担忧。 ⭐ 罗德岛州民主党众议员塞斯·马加齐纳（Seth Maga😘ziner）坦言，反对禁止交易个股的议员“相当顽固”。他表示😆：“支持禁止交易的我们立场鲜明，但反对者同样存在。” 🔥部分议员对推动法案表现出紧迫感。佛罗里达州共和党众议员安娜·😅保利娜·卢娜（Anna Paulina Luna）表示，他们👍已“礼貌地请求领导层将法案提交全体表决”，并设定本月底为最后😆期限，否则将寻求强制投票。 参议院一个小组通过的交易禁😀令版本，被威斯康星州共和党参议员罗恩·约翰逊（Ron Joh🤯nson）称为“立法蛊惑”。他表示：“我们已经有内幕交易法和😜财务披露要求，相信我，披露已经足够。所以我认为没必要再搞这个🎉。”返回搜狐，查看更多

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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)

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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)

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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