9月21日凌晨，曾因在哈尔滨马拉松比赛夺得冠军后，哭诉“望领👏导支持调休跑马拉松”，持续引发关注的“最快女护士”张水华在个😜人社交平台上发文道歉。道歉文章称，在赛后接受媒体采访时，其关🤯于“单位领导不给调休”的个人言论引发了广泛关注和热议，“对所🤔在单位及领导的形象造成了困扰和损害”，并表示“今后会将工作与🚀爱好分得更清，绝不会因个人事务影响工作”。 据媒体此前😁报道，8月31日，在2025哈尔滨马拉松比赛上，来自福建医科❤️大学附属第一医院的“最快女护士”张水华，以2小时35分27秒👍刷新个人最好成绩，获得国内女子组冠军。作为医护人员，她哭着表😀示，参加比赛实属不易，请假难、调休难，并“喊话”领导希望能支👍持自己调休。该言论一出，迅速引发网友热议，支持者认为，单位应😘该对此类请假予以支持和批准；也有不少人表示反对，称一个萝卜一👍个坑，有人调休就意味着有其他人要顶上，这对其他同事不公平。 🤩 张水华的言论也使她在一段时间成为了“众矢之的”。平心而😢论，作为一名马拉松爱好者，希望能调剂出更多的时间来充实自己的⭐业余生活，这样的想法并无不妥。但这一切都应建立在尽量不影响自🔥己工作和别人安排的前提下，须知医院的接诊工作并不会因为某个医😍护人员的缺席而停下，当有人因私请假或者要求调休，则必然有其他😉同事“默默扛下一切”。 张水华的言论之所以招致批评，在👏于她偷换了概念，模糊了焦点，造成了许多“打工人”的心理不适：😜我们每个人都有自己的业余生活，当某个人要求受到特殊照顾的时候😎，自然会有其他人心生“凭什么”的不满。马拉松冠军的光环属于个😉人，但被照顾的代价则需要他人来共同承担，这才是“最快女护士”😴一番言论引发争议的关键所在。 随着事件的发酵，“最快女🚀护士”的个人生活也受到了一定的影响，丢掉了品牌代言不说，甚至🤩还有人对其进行了网暴，这也远远超出了其所发表言论的责任范畴。😜张水华当初“口不择言”，是因为她当时并没有意识到自己要求调休😉背后其他人的付出，缺乏共情而招致批评。但网友们的过度批评，同👍样没有考虑到过度指责甚至网暴对于当事人带来的不良影响，也容易😀让事情走向另一个极端。代入到张水华的角度，面临铺天盖地的指责🤩声，心理素质稍微脆弱一点，都可能扛不住巨大压力而精神崩溃。 🔥 从“最快女护士”的道歉文章来看，她显然也吸取了本次事件🙌的教训，并进行了反思。除了对“单位和领导”表示道歉外，还应分⭐清工作和爱好的主次，认真对待护士这份职业，并向那些分揽工作的⭐同事说一声“谢谢”。广大网友也不必揪着其过去的言论不放，让这🥳件事“翻篇”的同时，也应对他人多一些理解和共情，才能让人与人⭐的关系更和谐，让我们的生活变得更好。 人生其实也是一场😁马拉松，我们每个人在人生的赛道上除了奋力奔跑，也要相互搀扶，💯这样才能一起扛着生活的压力，成就更好的自己，跑向更远的前方。😉 特约评论员 周斌 上游评论投稿邮箱：sypl2😡020@163.com返回搜狐，查看更多

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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)

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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)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多