10月12日，“国家安全部”微信公众号发布《一份来自自媒体博主的邀约》，披露一起境外间谍情报机关假借交流调研、咨询服务、项目合作等名义，主动贴靠、攀拉利诱我境内人员，对我高价值战略目标等开展情报窃密活动的典型案例。 报道称，小杰是西藏某高校一名大学生，平常喜欢在社交平台分享旅行经历和探店攻略。 某天，他在某社交平台收到一名自称“小椰”的美女旅游博主的消息。她私信小杰，称其为某自媒体公司签约博主，准备到西藏某地拍摄旅游视频。但是网上的攻略千篇一律、没有爆点，无意间刷到了他发布的作品，感觉两人非常同频，询问小杰有没有兴趣一起创作。 出于好奇，小杰点开了她的主页，照片里的“小椰”时尚靓丽，足迹遍布祖国大好河山。面对“小椰”的热情咨询，小杰并未多想，积极地介绍起了当地的风景名胜和特色美食，两人添加微信并开始频繁互动。 两人熟络起来以后，“小椰”提出想做一期以“不为人知的小众景点”为主题的爆点视频，将自然景观旅游与人文资源探访相结合，挖掘“被忽视的角落”。“小椰”发了十多个地理位置坐标，希望小杰先去拍摄一些空镜和延时摄影素材，由公司先在网络上宣传预热，等她到了当地两人再合作拍摄其他探店视频。 作为回报，她承诺不仅会给小杰“劳务费”，更表示如果合作满意，将推荐小杰进入其公司实习。 但是“赏识”和“机会”并未冲昏小杰的头脑，他第一时间将“小椰”提供的地理位置逐一输入到地图中进行查看，发现除了特色民宿、小众景区外，竟还有多处紧邻军事管理区。 “不对劲！”小杰立刻对“小椰”的意图产生了质疑。作为一名大学生，他回想起入学时接受的国家安全教育，老师再三叮嘱当地是重要的边境地区和交通枢纽，战略地位突出。 “选址不可能这般巧合。”小杰没有犹豫，第一时间拨打了12339，将整个交往过程、对方的账号信息以及所有聊天记录，完整清晰地提供给国家安全机关。 国家安全机关根据小杰提供的准确线索，迅速开展调查，成功锁定了以“小椰”为伪装的境外间谍情报机关人员及背后组织，查明了这位“美女博主”以相同的套路诱导、策反我境内100余名人员实施危害国家安全的行为，有效掌握了境外间谍情报机关网勾我边境沿线干部群众，伺机开展策反渗透及情报窃密活动的最新特点。 报道表示，小杰因举报有功，受到了国家安全机关和学校的表彰奖励。 （国家安全部）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