主持人：昨天（9月15日）下午，本市在南开大学举行“爱我国防🔥”主题活动暨2025年下半年欢送新兵仪式。今年下半年，共有1😅000多名津门儿女身披戎装、奔赴火热军营。请听记者刘钊的报道❤️。 全市高校师生、新兵及家长代表等600多人参加了这次😊活动，共同见证津门儿女身披戎装、奔赴军营的光荣时刻。今年新兵😡、天津商业大学宝德学院2024级本科生郭诗琪说： （录😁音：我是今年93阅兵场上民兵方队的队员，在阅兵场上训练中的苦😅与泪都让我化作了对革命先烈的追忆。我想要追随先辈的脚步，和他🤗们一样为国奉献。到部队之后，我会认真学习，刻苦训练，用实战的😀标准要求自己。用自己的青春为国防事业贡献自己的力量。） 😍 今年新兵、天津音乐学院2021级本科生张小钰说： （😁录音：我所学的专业是美声专业，我希望在我的部队生活中能用我的🤩专业特长来丰富我们战友的部队生活，唱一些红色歌曲来激励我的战🤔友们，激励他们好好训练，在自己的岗位上奉献自己的青春。） 😀 活动现场发布了“大学生士兵奋斗者”和天津市“征兵宣传荣誉😘大使、形象大使”典型人物，7名来自社会各界的模范退役军人被选😡聘为“征兵宣传形象大使”。征兵宣传形象大使、天津音乐学院院长😡王宏伟说： （录音：希望我们这些热血男儿到了部队以后，😘好好训练，锤炼意志，磨砺精兵，为我们的国防事业增添力量。我相⭐信大家一定能够把我们海河儿女的精气神在部队发扬光大。） 😊 据了解，今年下半年，全市应征青年参军热情持续高涨，报名人数😴持续攀升。军地各级持续加强环节把关，统筹推进宣传发动、体格检🚀查、政治考核、役前教育等工作，兵员质量持续提升。本月17号起🎉，本市入伍新兵将陆续奔赴火热军营，开启军旅人生。市征兵办马冲😘表示： （录音：我们的应届毕业生的比例越来越高，有特长👍的孩子越来越多，有证书的孩子越来越多，高学历的孩子越来越多。❤️我们政府对于征集工作非常的支持，每一名义务兵每年都有4万余元👍的他们的家庭补贴。其次在高校层次也会在他们选改专业、考取研究😊生等方面给予优待，包括对于退伍人员，也有一部分的公务员的招考😀比例会给予定向的招聘，可以说全社会各个方面都对我们的参军入伍🤗有很大的支持。）（记者刘钊）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