9月28日，江苏高院、省司法厅、省市场监管局联合发布一批市场🥳监管领域行政处罚典型案例。其中，某酒业公司不服某区市场监管局😍行政处罚申请行政复议案引发关注。 记者了解到，2023😴年11月30日，王某在某酒业公司处购买一盒安吉白茶，花费36💯0元。后王某向某区市场监管局投诉举报，称其所购白茶是过期产品👏。经某区市场监管局调查，该白茶生产日期为2022年1月2日，🤯保质期18个月。2023年12月13日某区市场监管局立案调查😉，并经听证等程序后，于2024年7月23日作出行政处罚决定，🔥责令某酒业公司立即改正违法行为，没收违法所得，罚款5万元。某🙌酒业公司不服，向某区政府申请行政复议，要求撤销处罚决定。 😂 某区政府经审查认为，依据《中华人民共和国行政处罚法》第五😎条规定，行政处罚应遵循过罚相当原则，行政处罚所适用的处罚种类😘和处罚幅度要与违法行为的性质、情节及社会危害程度相适应。本案👏中，经调查取证发现，某酒业公司案涉茶叶数量较少，系初次轻微违🌟法，未造成危害后果，某区市场监管局对其作出5万元的罚款，虽然🌟已经依据《中华人民共和国食品安全法》第一百二十四条第一款第五😍项的规定从轻处罚，但仍与某酒业公司违法行为的事实、性质、情节🔥以及社会危害程度不相当，存在小过重罚情形。某区政府决定撤销某🔥区市场监管局作出的行政处罚决定，责令其在法定期限内重新作出处❤️理决定。 行政处罚具有制止和惩戒违法行为的作用，同时也🤯有预防和减少违法行为的功能。食品安全直接关乎人民群众生命健康😂，必须严格监管。但行政机关执法时也应当坚持包容审慎原则，综合💯考量产生危害后果的严重程度、行政相对人的过往行为、是否及时改😁正违法行为等，按照过罚相当原则作出处理决定。 该案中，😉某酒业公司系初次违法，违法行为轻微，未造成危害后果，某区市场🌟监管局对该公司作出罚款5万元的行政处罚，违背了过罚相当原则。👏某区政府充分发挥行政复议监督规范涉企行政执法功能，通过纠正“🥳小过重罚”，规范了涉企行政执法行为，有力推动了行政机关提升涉😊企执法水平，为建设稳定、公平、透明、可预期的营商环境提供有力🤩法治保障。 编辑：南絮 审核：叶知秋 【来😂源：江苏高院】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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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