IT之家 9 月 25 日消息，2021 年 Windows🤯 11 系统发布后，普通电脑用户开始接触到两个新术语：可信平😜台模块（Trusted Platform Module，简称😍 TPM）与安全启动（Secure Boot）。对于那些想使😎用 Windows 11 的用户来说，这些功能成了必备项，但😢对其他用户而言，可信平台模块和安全启动则无关紧要。时间来到 😂2025 年，可信平台模块与安全启动再次引发关注，部分热门游🤗戏的反作弊软件现已依赖这两项功能运行。 可信平台模块与🙌安全启动均为底层功能，通常在操作系统之外进行管理。用户无法在👏 Windows 系统内直接切换其开关状态，因此技术知识较为🚀薄弱的用户可能根本不知道它们的存在，也不清楚如何开启。为方便😉这类用户，Valve 公司正为 Steam 客户端添加 TP😆M / 安全启动检测功能。 最新的 Steam 测试版😆包含一项与 Windows 相关的更新：现在用户可进入“帮助👏（Help）> 系统信息（System Informatio😴n）”界面，查看安全启动与可信平台模块是否已启用。更新日志如😊下： 新增当前设备安全启动与 TPM 启用状态检测功能🙄。相关信息将显示在“帮助 > 系统信息”下。选择参与 Ste🔥am 硬件调查时，该信息也将被收集。 不过，Steam🤔 不会告知用户如何在系统中启用安全启动与可信平台模块，这一步😍仍需用户自行操作。尽管如此，这仍是一个受欢迎的变化：其将让这😂两项技术为更多玩家所熟知 —— 这些玩家或许本不关心自己的系😎统是否具备某些晦涩的安全功能，但他们迫切想知道为何最新版《使⭐命召唤》无法启动，而 Steam 客户端将帮助他们找到答案。😜 IT之家注意到，Valve 近期还宣布将于 2026😘 年 1 月 1 日终止对 32 位 Windows 10 🔥系统的支持。尽管旧版本客户端仍可继续运行一段时间，但 Val😂ve 敦促用户升级至 64 位 Windows 系统，以持续🤩接收 Valve 提供的更新与支持服务。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