2025-09-27 09:40:16 作者：狼叫兽 🙌9月27日，话题“健康码行程码记得解绑”登上社交媒体热搜榜首🤯位，引发广泛关注与讨论，截至当前阅读量已突破6700万人次。👍随着健康码与行程码服务的逐步下线，许多用户开始关注此前绑定操👍作可能带来的个人信息留存问题，担忧出行轨迹、健康数据等敏感信💯息存在泄露风险。 针对公众关切，相关平台客服人员表示，😜平台严格遵守数据安全规范，不会擅自泄露或使用用户个人信息。同🥳时，技术人员提示，用户可主动采取措施解除相关绑定，以进一步保😉障个人隐私安全。 在主流支付平台中，用户可通过以下方式😡完成解绑操作：打开应用后搜索“健康码”，进入页面点击右上角“😢设置”，选择“个人信息管理”，随后根据提示执行“解除关联”或😁“注销健康码账户”。此外，也可通过“我的”-“设置”-“用户🤩保护中心”-“个人信息授权管理”路径，查找“通信行程卡”“健❤️康码”等关联服务，逐一取消授权。 对于使用社交平台的用🙄户，可进入“我”-“服务”-“防疫健康码”，选择曾使用的地区🙄健康码，点击界面右上角菜单按钮，进入“设置”后选择“解除绑定🤔”。另一条操作路径为：“我”-“设置”-“账号与安全”-“个🤩人信息与权限”-“第三方信息共享清单”，在此处定位健康码相关😆小程序，选择“停止共享”即可完成解绑。 其他常用服务平🤔台也提供相应的解绑功能。用户可在通信运营商的应用程序中搜索“🥳行程码”关键词，进入相关页面后查找并解除绑定信息。在铁路出行😎类应用中，可通过“我的”-“常用联系人”或“个人资料”中的“😁联系方式”选项，移除与行程相关的绑定内容。 技术人员建💯议，在服务功能退出使用后，及时清理关联授权有助于降低信息暴露👍风险，提升账户安全性。用户可根据自身使用情况，逐一核查并完成🤗解绑操作。 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