离职工程师王先生（化姓）将前公司告上了法院，追讨自己两年来节👏假日和休息日期间的加班费。9月30日，记者从湖北武汉东湖高新🥳技术法院获悉，经审理，法院认为，在休息时间通过社交媒体付出实🥳质性劳动，同样构成加班，用人单位必须依法支付报酬，经核算，判😊决公司支付王先生加班费5000元。 微信处理工作属于 😜 “隐形加班” 2020年5月，王先生入职某建设公❤️司担任主办工程师。2022年10月，他被公司口头要求提交离职💯申请。离职后，王先生将前公司告上法庭，要求支付长达两年多的加🤗班工资。 王先生表示，在职期间他存在大量延时加班、节假🥳日加班和休息日加班，包括元旦、清明、劳动节、端午、中秋、国庆🤔及春节等，这些加班大多通过微信进行——需要在工作群中回复消息😀、汇报工作进度、发送现场照片等。 庭审中，前公司辩称王😜先生是主动离职，并否认存在加班事实，认为其诉请的加班时间和金😀额没有事实依据。 经审理，法院认为，王先生提供的微信聊😆天记录中的开会记录和照片等证据，能够证明其在休息时间付出了实👍质性劳动。公司明显占用了劳动者休息时间，应当认定为加班。 😅 由于王先生没有提供具体的打卡记录，微信记录的加班时长难以😴精确量化，全部认定为加班有失公平。最终，法院综合考量其工资情🌟况、职务要求、加班频率、时长和内容后，酌定该建筑公司向王先生🎉支付加班费5000元。 法院判决“微信加班赔偿”并非个😁例 据此前报道，2024年4月，武汉市青山区人民法院就😢立案受理了公司与李女士劳动争议纠纷一案。 2021年，🙄李女士入职某公司，双方签订了固定期限劳动合同。工作期间，李女👍士经常在休息时间，如周末、下班后、国家规定的法定节假日等，收🙌到公司高层领导发来的微信消息，包括回复工作指令、修改方案等，❤️李女士按照要求完成了相应的工作。 2023年下半年，因🤯公司业务调整，李女士与公司就离职一事进行协商。李女士要求公司😜支付休息日的加班工资，共计12万元，双方对此未能达成一致。 🥳 最终，经核算，法院判决公司向李女士支付2021年至20👍23年加班费9万元。该公司不服判决，提起上诉。二审法院维持了👍原判。 法官提醒线上加班也是加班 法官表示，随着😜工作方式多元化，通过微信等线上工具在休息时间处理工作的情况非😜常普遍，判断加班的核心在于是否在标准工作时间外付出了实质性劳🤔动。如果劳动者在国庆节等法定节假日通过线上方式处理了明确、具😅体的工作任务，而非仅仅是偶尔回复简单信息，就可能被认定为加班😍。 法官提醒，法定节假日期间，如果劳动者通过线上方式处😡理工作事务，应当注意保存聊天记录、邮件往来等工作证据，以便维😜护自身合法权益。对于企业而言，应严格遵守劳动法律法规，尊重员😊工的休息权。即使员工未完成加班审批流程，只要能够证明加班事实🙌的存在，用人单位仍可能被要求支付加班费。 来源：央视网🎉 编辑：林力 责编：李君伟返回搜狐，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)

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)

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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