根据铁路部门规定，9月30日之后，纸质报销凭证将全面停用，由👍电子发票取代。这也意味着，从10月1日起，纸质火车票将全面退🚀出历史舞台。纸质票没有了，老年旅客会不会遭遇“乘车难”？怎么💯开发票？今日，上游新闻记者为广大市民梳理了电子发票操作指南。🥳 目前，电子发票过渡期为2024年11月1日至2025😍年9月30日。过渡期内，纸质报销凭证和电子发票均可使用（纸质🤔和电子只能选择一种开具），纸质报销凭证或电子发票开具后，不能⭐换开另一种形式票据。 纸质票没有了，老年旅客会不会遭遇🙌“乘车难”？不用担心，虽然纸质火车票停用，但旅客依然可以在自🙄助机上打印行程信息单。这份单子上，发车时间、到发车站、座位号😂、检票口等车票上的所有信息都一应俱全，拿着它就能轻松核对乘车🙄信息，和之前看纸质票一样方便。 纸质票退出后，电子发票😘成为“主角”，广大旅客再也不用专门跑到火车站、代售点或自助机😆打印报销凭证啦。直接登录本人的铁路12306账户，就能在线申💯请开具电子发票，省时又省力。开具电子发票时，需要填写购买方名🤩称、统一社会信用代码这两项关键信息，大家一定要仔细核对，避免😘填错影响报销。 需要提醒的是，电子发票需要在行程结束后😀，或者支付了退票、改签费用后的180天内，登录12306账户🤗申请开具。开具成功后，系统会自动向税务部门上传电子发票数据文🎉件，大家后续可以通过铁路12306App或者个人所得税App😡，直接查询、下载电子发票，非常方便。 万一不小心填错了🔥发票信息，或者遇到运输服务中止导致行程改变，怎么办？铁路部门🌟表示，在原电子发票的开具时限内，大家可以按照准确信息或实际行😀程，重新申请开具1次新的电子发票，原发票会自动作废，完全不影🥳响后续报销。 铁路部门提醒：电子发票需由乘车人本人申领👏，购票人是无权代领的，申领后会通过电子邮箱发送到个人，记得及👍时查收。 上游新闻记者 黎静返回搜狐，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