9月30日，广东省教育考试院发布了广东省2026年全国硕士研🙌究生招生考试报名须知。 2026年广东研考将于2025🔥年10月10日至10月13日开放预报名；2025年10月16👏日至10月27日开放报名。2025年10月下旬至11月上旬（🤩具体时间由各报考点根据教育部工作安排，结合实际情况确定，请考👏生密切留意）进行网上确认。考生可在报名期间登录“中国研究生招👍生信息网”进行报名。符合免初试资格的考生，应在教育部规定的全😂国统考报名时间内登录“全国推荐免试攻读研究生（免初试、转段）🤔信息公开暨管理服务系统”报名。 广东2026年研考共设😍立54个报考点。报名期间，如因考生报考集中导致超过报考点容量😆，广东省教育考试院将视实际情况，调整部分考生到其他报考点参加🙄考试。拟在广东省报考的考生（不含推免生）在选择报考点时须严格🙌遵守报考点接受范围，否则报名结果无效。初试科目有使用画板类、🙌非常规考试用纸的，或考试时长超过三小时的考生，必须选择所报考⭐院校作为报考点，考生如对初试科目或报考点选择有疑问，可在报名😘前咨询报考院校。 广东省教育考试院提醒考生，应认真查阅🙌教育部2026年全国硕士研究生招生工作管理规定及所报考招生单😀位2026年硕士研究生招生章程，严格按照报考条件及相关要求进😀行报名。请考生密切关注广东省教育考试院网站、微信公众号以及报❤️考点在官网、微信公众号、研招网发布的公告，及时接收报考点发送🤗的相关信息，如有疑问应主动向考点咨询。 广东54个报考👍点名单 广州、东莞、江门、湛江、茂名、肇庆、汕头、梅州🤩、中山、韶关、深圳、珠海、佛山、揭阳、阳江、河源、汕尾、清远😜、云浮、惠州、潮州市招生办公室（考试中心、考试院）、中山大学😆、华南理工大学、华南师范大学、广东工业大学、广州美术学院、暨🔥南大学、广东财经大学、华南农业大学、广州大学、广州医科大学、😁星海音乐学院、南方医科大学、广东外语外贸大学、广州中医药大学👏、深圳大学、广东药科大学、广东技术师范大学、广州体育学院、广😊东金融学院、仲恺农业工程学院、惠州学院、韩山师范学院、东莞理😆工学院、南方科技大学、广东第二师范学院、广州航海学院、广东警🤯官学院、佛山大学、广东石油化工学院、汕头大学、广东医科大学、🚀肇庆学院、韶关学院。 来源 | 羊城晚报、羊城派、金羊🙄网 文字 | 孙唯 编辑：王智韬返回搜狐，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