为维护良好网络生态，营造清朗有序的网络空间，今年以来，郸城县委网信办、县公安局等部门协同联动，重拳出击，深入开展打击整治网络谣言专项行动，依法查处了一批网络谣言类违法犯罪案件。现将3起典型案例公布如下： 案例一： 曹某某编造“郸城一男子阻拦收割机作业，致使百亩小麦无法收割”网络谣言案。2025年6月，网民曹某某为博取流量和关注，刻意虚构事实，制造舆论焦点，在今日头条平台编造发布“河南省周口市郸城县的一名红衣男子为抢收整捆秸秆，在麦田里阻止别人的收割机作业，使近百亩的成熟小麦没法收割”的信息。经核查，网民曹某某将外地事件发生地虚构为郸城，致使大量网民围观，造成负面社会影响，严重扰乱公共秩序。郸城县公安机关依法对曹某某予以行政处罚，并责令其删除不实信息。 案例二： 江某某使用AI软件工具编造“郸城县老师猥亵学生、学校强制卖平板”网络谣言案。2025年6月，网民江某某为非法牟利进行网络引流，使用AI软件工具编造“郸城县老师猥亵学生、学校强制卖平板”等有关郸城教育领域涉校师生的虚假信息，并通过百度百家号、有驾等平台多个账号发布传播。相关谣言误导了大量网民，引发关注讨论，造成学生、家长及社会恐慌，严重扰乱教学和社会秩序。郸城县公安机关对江某某依法采取刑事强制措施，并责令其删除不实信息。 案例三： 陈某某编造“河南郸城国庆节大型烟花晚会”网络谣言案。2025年10月，网民陈某某为博眼球赚流量，在抖音短视频平台发布所谓“河南郸城一级燃放，国庆节最后一天放到11:00”的虚假信息。经调查核实，陈某某将其在外地拍摄的烟花燃放视频，通过剪辑和配音解说，将发生地嫁接为郸城，严重误导网民，造成不良影响，扰乱公共秩序。郸城县公安机关依法对陈某某予以行政处罚，并责令其删除不实信息。 网络空间不是法外之地，相关法律法规对惩治网络谣言等违法犯罪行为有明确规定。公安机关将依法严厉打击编造、传播、散布谣言的行为。请广大网民知法守法，自觉做到不造谣、不传谣、不信谣，文明上网，理性发言，共同维护健康有序的网络环境。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