上证报中国证券网讯 据教育部9月25日消息，近日，教育部、市😜场监管总局联合印发《学校食堂大宗食材采购验收管理工作指引》（🔥以下简称《指引》），旨在进一步规范全国各级各类学校食堂大宗食😢材采购验收管理工作，深化全国中小学校园食品安全和膳食经费管理😴突出问题专项整治，进一步健全校园食品安全制度体系，切实提升校🙌园食品安全保障水平。 《指引》强调，学校应在听取学校膳⭐食委员会、中小学校园膳食监督家长委员会或家长委员会、教职工代🚀表大会意见的基础上，按照“三重一大”要求，采购依法取得相应资😴质的供应商生产经营的大宗食材。学校食堂大宗食材供应商须具备合🔥法经营资质，产品质量符合相关国家标准，具备相应供应能力，近3⭐年内未发生食品安全事故或查实食品安全事件，未列入严重违法失信😊名单。 《指引》要求，学校大宗食材采购应严格执行进货查😁验制度，确保食材来源可溯、质量安全。采购食品及原料应遵循安全🤩、健康、符合营养需求的原则，禁止采购、使用不合格食材。在验收🙄管理方面，要求学校建立“双人或多人联检”查验制度，集体验收，😅公开透明。对于验收不合格或禁止采购的食材，应当场退回或销毁，🥳并如实记录。鼓励有条件的地方建立大宗食材采购数字化平台，推进😴电子化票证管理。 《指引》对学校食堂大宗食材入库及贮存😅管理、档案记录管理、从业人员培训等关键环节管理进行规定，明确🤗要求对入库查验验收合格的大宗食材应及时入库，登记相关信息，贮😡存管理符合《餐饮服务食品安全操作规范》，场地通风防潮，设置有😁效病媒生物防制设备，与有毒、有害等其他污染源保持规定的距离。🤩建立大宗食材管理档案，如实记录全过程信息，专人保管。加强对从🙌业人员专业知识培训，确保食品安全责任落实到位。 《指引👍》明确了教育部门、市场监管部门对学校大宗食材采购验收的管理职😴责。要求学校落实校园食品安全校长负责制，将食品安全工作列入学🤩校重要议事内容，每学期至少在食堂召开一次现场办公会，中小学和🎉幼儿园严格执行学校负责人陪餐制，坚持学校食堂公益性和非营利性💯原则，完善大宗食材信息公开制度。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