老实说看民意调查的话，韩国在民意上是一个讨厌中国的国家，而且😉比例还很高。 但我看了不少此次韩国人来华旅游的视频，我😉却感受到了跟欧美游客不一样的地方， 第一韩国人更舍得花🤯钱， 当然这个可能跟韩国来华机票便宜也有关系，往返上海😜一千多人民币就能搞定，所以能把更多的钱用于住宿和吃喝，而欧美🔥游客过来的机票昂贵的多。 但总之，在观感上韩国人是舍得😴花钱的，舍得花钱的就是优质游客。 第二韩国游客更愿意学😀习中文发音， 会说简单的中文的比例很高，来中国留学过的🤯就不用说了，即使普通韩国游客， 非常多人能够说出“豫园😘”，“很久以前”，“上海姥姥”，“外滩”的中文发音，我其实挺😴吃惊他们是怎么学会，对比之下欧美游客愿意学习中文发音的比例低👏不少。 我感觉韩国游客至少这种愿意学习当地发音的行为是一种尊🙌重。 第三是韩国人更愿意查中国旅行攻略，餐馆点餐，移动😁支付，滴滴什么的学的很快 尽管国内网友都说韩国人是不是😴看的都是同一个攻略，不然怎么都去那几家餐馆打卡，但这本身就是😜有人花了时间写攻略，同时又都花了时间查攻略的表现。 而😂且我注意到韩国游客在到中国的餐馆吃饭，很多人都是提前查好了要🙄吃什么，然后点餐的时候直接就点了，这就体现了对旅行的重视。 😀 相比之下，欧美白人游客我看了这么多视频，就没几个查攻略🚀哪家中国餐厅好吃的，中国那么多好吃的食物，也很少见有白人游客😆仔细查攻略哪家餐厅好吃然后去吃的， 都是街头看到有啥吃⭐的就买，进餐馆不知道点什么就乱点，要么就是到便利店买点，要吃😢火锅就随便进一家火锅店，要吃北京烤鸭也是随便找一家就吃。 😊 另外，我几乎没有看到韩国游客说中国移动支付不方便，而且很🤔快就学会了打滴滴，扫码点餐，甚至我看视频还有人居然会用微信在😉餐馆排号，根据游客说是她上高中的儿子弄的，看来也肯定查过攻略😀，很容易就会了， 但是白人游客过来卡在不会弄移动支付的😘比例很高，习惯取现金用，会扫码点餐，会用滴滴的是少数，至于学😎会用微信取号的白人游客，我更是一个也没看到，总之感觉不像韩国😜人那样更愿意花时间查攻略。 韩国游客大批来华，反而让我🤔对韩国人的看法有了些改观，以后包括东南亚在内的整个亚洲更加富😴裕起来，是件大好事。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