美国国会参议院3日未能通过新的临时拨款法案，民主党和共和党的👍提案均再度遭到否决，这意味着联邦政府“停摆”将继续。 🎉当天投票结果基本按党派划线。共和党的提案获得54票支持、44🙄票反对，有3名民主党参议员与大多数共和党议员一同支持提案。临🙌时拨款法案在参议院通常需要60票才能克服“阻挠议事”程序并获🚀得通过。 民主党人希望延长即将于今年年底到期的《平价医😍疗法案》（俗称“奥巴马医改”）加强型补贴，并撤销国会此前在“👏大而美”税收与支出法案中通过的对联邦医疗补助的削减。共和党人🤔寻求的临时拨款方案旨在按现有水平维持政府运转至11月21日。😜共和党人表示，只有在政府重新“开门”后才会与民主党讨论医疗补👏贴政策。 美国联邦政府“关门”已进入第三天。两党继续互😉相指责，将政府“关门”的责任归咎于对方。参议院共和党领袖约翰😂·图恩说，民主党已将联邦政府挟为“人质”，进而连同美国民众一🌟起挟持，而唯一的受害者正是民众。 参议院民主党领袖查克👍·舒默则在社交媒体发文说，共和党人完全可在政府重新“开门”的😎同时，减轻民众的医疗负担。但共和党选择让美国民众的医疗成本继🌟续上升。 3日，白宫管理和预算办公室主任沃特宣布，特朗🚀普政府冻结了芝加哥市21亿美元的基础设施项目资金。芝加哥市由🎉民主党主政，此举被广泛视为共和党对民主党进一步施压。1日，沃😅特已宣布美国交通部将冻结纽约市两项重大基础设施项目的180亿😊美元联邦资金；同时，能源部已终止涉及金额近80亿美元的众多新😍能源项目，主要影响民主党主政的州。 舒默此前回应称，特🌟朗普政府认为自己是在惩罚民主党，但实际上，他们是在打击美国工❤️薪家庭，造成失业，损害经济。 9月30日，美国国会参议🌟院未能在联邦政府资金耗尽前通过新的临时拨款法案。美国东部时间🔥10月1日零时起，联邦政府时隔近七年再度“停摆”。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)

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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)

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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)

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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