【环球网科技报道 记者 郑湘琪】“数据要素综合试验区建设取得🙄的初步进展，总体而言可以概括为‘三个一批’。”9月18日，在😆国家数据局数据要素综合试验区新闻发布会上，国家数据局新闻发言🤔人、政策和规划司负责人栾婕表示。 据其介绍，一是落地一❤️批创新性强的改革举措。试验区建设的一项重大任务，是通过大胆改🚀革和先行先试，探索数据要素市场化配置改革的新路径。各试验区大😆胆闯、积极试，推出一系列改革举措。比如，浙江杭州创新推出“改😀革沙盒”，探索数据创新容错机制，激发产业活力；温州建立三段式🙌合规评审模式，营造安全可信、可预期的数据流通环境，破解数据交🌟易信任不足的困境。下一步，国家数据局将支持试验区在更多领域开😡展先行先试，在推进数据市场化价值化上探索出更多新做法。 🤩 二是打造一批可推广、可复制的经验做法。试验区建设重点是要发😘挥地方示范带动作用，推动“一地创新，全国推广”。各试验区因地😅制宜，立足产业基础、区位优势，积极探索，涌现出一些典型案例。💯比如，湖南依托文化产业优势，充分发挥数据在促进文化和科技深度🤗融合中的作用，助力打造世界级音视频产业集群，探索数据赋能产业🙌发展的“湖南经验”。河南在交通物流、医疗健康等领域探索了数据🤩资源开发利用的典型做法。下一步，国家数据局将支持地方因地制宜🙄加强试验探索，打造更多可感可及的应用场景。 三是解决一🤯批数据价值释放的痛点问题。国家数据局成立以来，坚持问题导向，😊加快推进数据产权、市场交易、安全治理等制度建设，破解数据要素😎市场化配置改革中的痛点问题。各试验区积极开展先行先试，推动解🤔决供数、用数难题。比如辽宁从农业农村等重点行业入手，以公共数🙄据资源开发利用为抓手，探索数据要素价值释放的新模式新路径。海😘南发挥国家育种基地战略优势，打造种业科研数据“一张网”，构建😘数据驱动的数字化育种创新体系，擦亮了“南繁硅谷”名片。下一步👍，国家数据局将进一步加强工作协同，推动互学互鉴，破解痛点难点😀问题，探索数据价值释放路径。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