天津北方网讯：9月25日，由市委市级机关工委、市级机关工会联⭐合会主办，天津海事局、市人民检察院承办的市级机关“书香津渡·🙌四个以文”读书分享会在天津海事局举办。100余名市级机关党员😂干部代表现场品味浓郁书香、感受读书魅力、体悟津派文化。 🎉 “《中国海魂》里说，中国海洋事业像一艘巨轮，每个人都是铆在🥳船体上的螺丝钉。”“《决战朝鲜》不仅仅是一本书，它更是一扇门😅，一扇带我们回到七十多年前那场血与火、冰与钢的立国之战的时空🤗之门。”在分享展示环节，10个市级机关单位的12名党员干部代😴表，以《当“之江金句”化身“时代手账”》《<我与地坛>：在困😘顿中寻找生命的路》《心中的灯》《电波里的家书与守护》《送荔的😅千里路，为民的赤子心——<循长安的荔枝>看中国道路》等为题，😜用生动语言、真挚情感和情景式、沉浸式的艺术化表达，现场分享了🤗结合本职岗位阅读经典图书、推动文化传承发展的收获体会。 😍 经过激烈的比拼，最终评出一等奖2名、二等奖4名、三等奖6名🥳。活动穿插特邀节目乐器弹唱《我的中国梦》、二胡重奏《赛马》、🙌快板《津门奋进谱新篇》，在展示津派文化魅力的同时，不断将读书😡分享会推向高潮。“品味‘读书好’美妙、分享‘读好书’快乐、结😜交‘好读书’朋友。”天津海事局任亚蕾感慨，“以文化人、以文惠😍民、以文润城、以文兴业”在每个人身边，将通过阅读融文化力量于😊岗位担当，以新时代海事人的专业与温度让天津港这条联通世界的海🙄上丝路更加安全畅通。 “书香津渡•四个以文”读书分享活😁动自4月份启动以来，市级机关各基层党组织积极响应，着眼纪念中🤔国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利80周年等主题和市委中心🤗任务，因地制宜广泛开展读原著原文、颂经典名著、讲传统文化、看😉廉洁故事、学党纪法规等“跟着总书记读好书”主题实践活动。经过👍层层筛选，从21家单位推荐的43个作品中选出参加此次分享的1👍2个作品，有力营造了“读好书、强素质、抓改革、促发展”的浓厚😅氛围。“持续营造品读经典名著浓郁氛围、打造阅读品牌，以‘书香⭐机关’推动‘书香天津’。”市委市级机关工委负责同志表示，将着🤔眼把握好‘讲’与‘做’的关系，突出实干导向，把读书成效转化为😢推动高质量发展本领、服务群众本领、防范化解风险本领，切实引导😢市级机关党员干部职工用读书学习“走在前”助力改进作风、推进改💯革、促进发展“作示范”。 （津云新闻记者 吴宏 通讯员😜 婧 刁文君）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