前几天带女儿回老家，憨妈有个小侄子，比妹妹大一点，不过和她一💯样，也是三年级。 他正好刚放暑假，来我们家时把他老师布🤔置的试卷也带了过来，用他妈的话说，就是中美三年级小朋友的数学😜，互相切磋切磋。 结果没想到，就是这么一切磋，女儿对国😆内的看法变了！ 前几天有个亲戚打趣问女儿：“你觉得中国🔥好还是美国好啊？” 结果没想到女儿张口就说：“当然中国😂好了，好吃的好玩的那么多！” “不过……”，她突然语音🥳一顿，一脸沮丧地说，“就是数学学得太难了！！！” 女儿😊以前对自己数学能力自信满满的，但是这次她做了一份试卷。 🤗 这试卷就是来自小侄子老师布置的作业，都是来自北京海淀、顺义🌟、朝阳这些地区的。 刚拿到试卷的时候，女儿还挺兴奋。 😆 因为这些试卷长得挺漂亮，花花绿绿的，还有不少卡通图画。👍 比如这里有只小狗，坐在桌上，准备吃骨头。 这里👍有只啄木鸟，在树上捉虫子。 看起来多童趣啊！ 女🚀儿瞬间对这样的数学产生了好感。 因为这种图文并茂的数学🤔内容像极了美国数学的教学方式，女儿老师布置的数学作业，就有很🚀多花花绿绿的图案，也有各种故事情节。 你看下面这题目，😍就是女儿三年级的作业。 因此当妹妹看到这些试卷时，她就🌟觉得很亲切。 “easy”，女儿笑了笑，就要跟她表哥P🚀K一下，开始秀她数学了！ 但是刚做了几道题，小丫头就h😂old不住了。 一会儿问我这句话啥意思，一会儿问我那个😎怎么解…… 我都能感觉到，她的热情在极速地消退。 😡 还没到半小时，她就把笔一扔，说不想做了，一个劲地抱怨，说：😡 “中国数学太难了！” 我其实也挺纳闷的，女儿平😊时在学校里，数学学得挺好的啊，怎么会这么快就缴械投降呢？ 😘 于是，我拿起试卷，细细研究了起来。 这么一研究，我🤔终于发现了端倪。 中国孩子现在学的数学，别说和国外的数🔥学有很大的不同，就连和我们小时候学的数学比起来，也是天壤之别⭐！ 如果从解题思路来说，并不难，只要看懂题目，解题方法⭐孩子都能搞定。 可问题就出在这题目上，现在的数学题目，❤️很多就是语文阅读理解，孩子能把题目看懂实在不容易！ 女👍儿做的是北京海淀的三年级数学试卷，它估计是最能代表国内数学的💯教改方向了。 而她的不适应，正是从这份试卷的答题方式开😅始。 通常我们做数学，只要算出结果就好了，可是这里却不😡是这样。 因为，试卷里很多题目，不是追求结果，而是关注🤩过程。 比如这个啄木鸟医生，也就是女儿一眼看中很童趣的🤯那个。 它不是要孩子计算，而是让娃当小老师，去查错，看🙌看究竟哪一步做得有问题。 而且这种题目很贼的一点是，她😡故意摆出了一个很有迷惑性的错误，比如下面这个“15.6-2”🤯。 按照她的这个写法，感觉计算出来的结果没问题啊？ 😅 可是仔细一分析，就发现了蹊跷。 原来这里故意埋了个😁坑，从一开始小数点列式的写法，就写错了！ 而孩子小数计🚀算最容易出错的地方，就是小数点没有对齐！ 这里考查的是😀孩子对小数计算的理解，因此她用最容易让人混淆的例子，考验孩子🤯对小数知识点的理解，这就要求孩子对小数计算的概念很清楚才行。😜 还有这道题，要串冰糖葫芦，让孩子计算山楂的串数。 👏 明明就是一个除法，计算起来很简单，可是她却问孩子，算式方😁框里那个“4”是啥含义？ 这个问题把女儿问懵了！ 😡 选项里的文字都挺绕的，娃从来没见过这样的表述方式。而且去解❤️释过程里每个数字的含义，这种答题方法，她在美国很少见到。 ❤️ 总结： 所以，现在数学最大的一个变化，就是考察孩子💯的不仅仅是结果，更是中间的过程。 而且孩子需要能解释每😜个过程的含义，这对数学概念的理解要求更高了！ 除了关注😜过程之外，女儿还有一个很不习惯的地方，就是数学里的跨学科思维🙄。 比如她刚拿到的这张试卷，里面第一道题就让她愣住了！🙌 题目竟然是一首李白的诗句，叫做“飞流直下三千尺，疑是👍银河落九天”，然后问这三千尺相当于多少米？ 这种题目是🥳娃从来没见过的，更是美国数学里从未出现的！ 原本语文是😁语文，数学是数学，但万万没想到，老师竟然把语文和数学结合在了😜一起。 还有下面这题目也挺有意思，直接搬出了“虎鲸”这🔥种海洋生物，然后让娃在里面填空，补充单位。 这也是把生🔥物和数学做了一个结合，让娃运用数学知识解决生物里出现的问题。😅 总结： 这是现在数学的第二个变化，跨学科内容增😉多了。 有时候数学里会出现语文、物理、航天、生物方面的😢内容，这对孩子通识教育的要求变得更高了！ 另外还有一个👍让娃觉得烧脑的地方，就是试卷里的题目超级灵活，特别强调数学与😂生活结合。 就比如说里面有一道计算开车路程的题目，通常😴我们计算行车路程，只需要知道每天开了多少公里就可以了，可是这💯里却完全不同。 她引入了一个汽车里程表的概念，然后把表👏里每天的里程数都记录下来，接着就没了，完全没跟娃说开了多少公😊里。 那么孩子首先得知道汽车里程表是个啥东西，通过汽车🎉里程表计算行车路程，这样才能得到最后的答案。 这就是数😀学应用能力，它把数学和生活里的场景结合在了一起。 这本❤️身已经挺难的了，但是当我看到数学不仅要和生活结合，还要多角度🥳去思考，从不同角度去求解决方法，这又把难度提升了一个层次。 😁 比如里面有一道压轴题是关于公益活动，讲的是一个孩子用存😎款捐赠贫困学生。 如果只是求解这道题目，计算她的存款够😴不够，这并不难。 但是难就难在，题目并不要求孩子求解答😁案，而是主动给出了3个解决方法，每个解决方法的思考角度都不一😴样。 紧接着让孩子看懂这个解决方法，并且判断这种方法是🎉否正确？ 更难的是最后一个问题。 她完全不要求孩🌟子求解答案，而是改成让孩子写一篇小作文，用文字详细描述其中一🤗个解题的思路。 这完全突破了传统数学的框架！ 总😡结： 我们以前的数学都是以结果为导向，只要算出结果就好😡了。 可是现在孩子学的数学完全不一样，它越来越多地看重💯过程，需要孩子能多维度思考问题，而且不仅需要孩子能用数学解决🌟问题，更是需要描述这个解决问题的过程。 妹妹从来没有做😘过这样的数学，第一次做确实把她整懵了！ 用她的话说，这🚀跟她在美国学的数学好像不太一样啊，虽然知识点都教的差不多，可🤯是考试的试卷、考察的方式却有很大的不同。 而国内数学的👍教学难度，会比她在国外学的难度更高！ 大家都在说新教改🌟，可是自从分析了这些北京三年级试卷后，我突然发现了新教改后，🙌数学变化的3个方向。 第一个是数学不仅考察结果，更是考🌟察孩子对过程的理解，某种程度来说，理解过程比计算结果更重要。👍 第二个是跨学科思维，数学会和其它诸如语文、生😉物、科学等学科结合在一起，提升孩子的通识教育。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)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新🙄一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-🔥R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队🤩共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发🎉大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na😅ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的😀主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🤯可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大😊模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek❤️打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😘自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终👍缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡🙄有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🎉 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D😆eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本🙄平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今🙄，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R👍1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🤗的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方🤔法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😅和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep🤩Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😜主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep🌟Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器🙌学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😢文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这😡种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的😅潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤔e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🤯不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细😂节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😴提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行😂了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R⭐1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8😀0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的👏总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30🤯万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可👍谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏🚀”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😀然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😜的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型😘输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O😀penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😁来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 😍 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D🙄eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对😎于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2💯的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有👍关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🤩eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🚀向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🚀，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同🤗时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🙄时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新😜模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R🥳1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路🎉上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🤯强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc🚀ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代🙄国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推🌟理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🎉态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指😘出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了😎其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟😅制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，😁DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale😅参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😉的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😜拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😍换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：👏万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😡e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创⭐内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关🙌行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助👍理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty👏pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多