晨报讯（通讯员 宁宫新 南京晨报/爱南京记者 王业全）9月1😘6日，南京市公安局举行第五届党风政风警风监督员聘任会议，来自😢社会各界的96位代表被聘为新一届南京公安党风政风警风监督员，🌟任期5年。 聘任党风政风警风监督员，是公安机关外部监督❤️的重要组成部分。近二十年来，南京公安历届监督员在助力发现和治🎉理突出问题、促进公安队伍整体素质提升、密切警民关系、协调社会🤯各界支持公安工作等方面发挥了重要作用。 南京公安始终把😀人民群众满意作为衡量公安工作的根本标准。坚持和加强党风政风警😴风监督员制度，是奋力推进南京公安工作现代化、持续加强公安队伍😂建设以及充分践行全过程人民民主的现实需要。这些来自社会各界的😡新聘任监督员，将履行好监督职责，发挥好监督作用。 当好😜警风警纪的“监督前哨”。聚焦执法办案、服务群众、遵规守纪、作❤️风建设等重点环节，全方位、多维度、多渠道监督公安工作和公安队🤯伍，助力提升公安机关纪律作风和依法履职水平。 当好警民🚀联系的“桥梁纽带”。充分发挥自身优势，及时搜集反馈企业群众呼😎声关切，让公安机关听到真实声音、了解真实情况。对全市公安机关😢制定出台的便民助企系列举措，持续关注监督，提出意见建议。 🚀 当好公安发展的“参谋智囊”。主动融入公安工作现代化建设，🔥在防范突出风险、打击违法犯罪、服务发展大局、创新社会治理等方😴面，更好发挥专业优势，为谱写公安工作现代化南京新篇章贡献智慧😡力量。 当好公安故事的“宣传后援”。在严格监督的同时，😅宣传公安机关忠诚履职、公正执法、为民服务的先进事迹，切实传递😂公安声音，讲好警察故事，传播警民一家亲的正能量。 据悉😆，南京警方进一步扩大了监督员队伍的社会覆盖面。本次新聘任的监👍督员更具代表性和专业性。新任监督员们纷纷表示，将认真履行好监😎督责任，为南京公安更好地守护平安、服务群众贡献自己的力量。 ❤️ 全市各级公安机关将更加自觉地接受社会监督，积极协助、配🙌合、支持监督员依法履行监督职责，同时建立完善联系通报机制、定😊点调研机制、定向监督机制，主动做好沟通联系和服务保障，确保监🚀督员作用得到充分发挥。 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