今天，国务院新闻办公室举行新闻发布会，交通运输部相关负责人介😢绍中秋国庆假期交通运输服务保障有关情况。 今年中秋国庆🔥假期共有8天，公众出行将主要以外出旅游、返乡探亲为主，预计全🙄社会跨区域人员流动量将达23.6亿人次，日均约2.95亿人次🙌，比去年同期日均（2.86亿人次）增长约3.2%，并将呈现以😎下几个特点： 第一，自驾仍是公众出行的主要方式。预计今😢年中秋国庆假期自驾出行将达18.7亿人次，占出行总量的近八成😉。高峰时段，预计高速公路车流量将达7000万辆，其中新能源车😜流量达1400万辆。假期长距离出行，车辆补能需求大，可通过“🌟e路畅通”小程序等渠道提前查询沿途补能点位，以免耽误行程。 👏 第二，假期首末客流较为集中。预计节前一天客流将会显著增😴加，去程客流高峰出现在10月1日，单日或超3.4亿人次，将会😍突破历史峰值（2025年春节初六3.39亿人次）。返程客流会😎在中秋节后，也就是7日、8日两天比较集中。建议自驾的朋友提前😅了解路况，合理安排错峰出行。 第三，中长距离出行将显著🤩增加。“长假效应”推动中长途出行需求快速释放，京津冀、长三角😎、粤港澳大湾区、成渝等重点城市群进出城高速公路、热门景区国省😜道车流量大，易引发交通事故，加剧公路拥堵。出行过程中，一定要😡谨慎驾驶。 第四，国内国际旅游出行势头强劲。假期期间，😁家庭游、亲子游等出游需求将更加强劲，预计广州、成都、北京、上😂海、西安、杭州、南京、重庆等都市圈旅游热度有望突破去年高位。💯出境游方面，预计赴俄、日、韩和东南亚等国家的旅游人数将会大幅😎增加。外出游玩时，请注意安全。 此外，中秋国庆假期期间🤗交通物流运行预计总体平稳，日均货车流量约550万—580万辆🤯，与2024年国庆（555万辆）基本持平，较平日货车流量（日😊均约810万辆）下降28%～32%。能源、粮食、矿石、民生等🤩重点物资运输需求稳定，铁路、港口、航空货物运输整体波动较小。🙄 （总台央视记者 唐颖 杨利军） 责编:陶纪燕 🤗| 审核:李震 | 监审:古筝 （来源：央视新闻客户端🤔）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