据北京市网信办消息，为落实中央网信办关于整治“自媒体”发布不实信息问题乱象有关要求，北京市网信办扎实开展为期2个月的“清朗·整治‘自媒体’发布不实信息”专项行动，督导属地网站平台坚决依法依约处置违法违规信息174.2万余条，账号5.7万余个，有效遏制不实信息传播势头，推动网络生态持续向好。现将部分典型案例通报如下。 1.恶意蹭炒误导公众。账号“导演*号”仿冒某电影导演，借势博取网民关注；账号“瑶*姑”等蹭炒“河北沧州孟村家暴杀妻案”热点事件，仿冒当事人亲属，发布同质化煽动性内容，干扰舆论秩序；账号“全球*天下”“杰*凡”“迪*哥”等伪造“官方回应”“主播说新闻”等权威发布形式，编造传播军事虚假新闻，误导公众认知。平台已依法依约对相关账号采取封禁处置。 2.多种手段歪曲事实。账号“我是*爆”“小兔*可爱”等利用人工智能生成合成技术，伪造奥运冠军代言营销内容，借机不当牟利；账号“西*果”拼凑外地热点事件，捏造“某野生动物园发生小老虎咬伤儿童”虚假情节，造成不良社会影响；账号“白*常”、“军*菌”，歪曲解读往年社会新闻、公共政策等旧闻旧事，误导公众判断。平台已依法依约对相关账号采取禁言、封禁处置。 3.不做标注以假乱真。账号“在*的”发布涉某地汛情雨情信息，未注明信息来源并拼凑剪辑，扰乱公共认知；账号“开*有”未标注信息来源，使用往年雪景视频，谎称“太白山迎来今秋首雪”，后被景区辟谣；账号“天*轮”将“喷火巡游表演”内容移花接木，编造某地“用货车桥上喷火灭蚊”谣言。平台已依法依约对相关账号采取封禁处置。 4.专业领域信息不实。账号“赵*教授”“热心*老师”等未认证医疗资质，通过使用中老年医者头像和“XX老师”等昵称冒充专业医生，密集发布治疗甲亢疾病偏方等同质化文案，违规开展引流导诊、从事网络医疗服务；账号“神探*律师”等伪造专业律师身份，虚假披露所谓案件细节博取关注，扰乱网络秩序，侵害律师行业信誉；账号“嗯*呀”、“势*笋”等冒充财经专家，歪曲解读股市走势、股票优劣等专业内容，打造“网红专家”人设，误导投资者决策。平台已依法依约对相关账号采取封禁处置。 北京市网信办将持续保持高压态势，压实网站平台主体责任，从严打击“自媒体”发布不实信息行为，切实为广大网民营造真实、健康、有序的网络环境。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