红星新闻消息，妻子去世后，七旬老人崔某称在遗物中发现了一个存🌟折，并以此向法院提起诉讼，要求中国某有限公司长春朝阳支行（以😁下简称朝阳支行）给付存款本金60万元及利息。近日，吉林长春市😍中院公布该案二审判决书，在一审驳回崔某的诉讼请求后，二审判决🎉驳回崔某的上诉，维持原判。 二审法院认为，案涉存折有手😢写涂改，而其记载的内容与朝阳支行系统及账目中记载的内容不一致🤯，仅依据该份存折不足以认定尚有60万元存款。 一审法院😅认定，2000年6月7日，崔某名下开立通存通兑活期储蓄存折账😉户，开户行为吉林省某永安街所。崔某称，该存折系其配偶韩某持其💯身份证办理开户，此后亦由韩某保管使用，韩某于2022年3月8💯日去世，崔某于半年前在韩某遗物中发现该存折。 法院认为🤯，崔某主张其在案涉存折中存入100万元后取出40万元的事实，🤩应对此承担举证证明责任，现崔某仅提供存折作为证据，但该存折中😜存在存款日期改动等问题，且朝阳支行提供的交易凭证及流水中均无🥳上述存取款的相关记录。根据相关司法解释，案涉存折中存在存款日🔥期改动等问题，使该份证据存取款部分的真实性存疑，崔某持有该份😡证据主张权利，并且作为负有举证责任的一方，应当对此作出合理解🎉释，并应在单一证据存在明显瑕疵时，提供其他补强证据弥补证据瑕🚀疵，以使案件事实具有完整的证据链条予以印证。但经法院询问，崔🤩某对案涉存折的明显瑕疵并未作出合理解释，亦未提供证据证明其资😡金来源，且2000年至今已二十余年，崔某始终未查询存折状态及🥳存款情况亦与常理不符。因此，崔某提供的现有证据不足以证明其向😁案涉存折存入100万元后取出40万元这一事实具有高度可能性，💯应承担举证不能的法律后果。 据此，长春市朝阳区人民法院🤩作出一审判决：驳回崔某的诉讼请求。 因不服一审判决，崔🥳某提起上诉。针对崔某的上诉，朝阳支行辩称，根据谁主张谁举证原🎉则，崔某在无法证明存折上打印的二、三条交易流水为银行打印的情😀况下，以存折显示余额要求该行取款，缺乏法律及事实依据。一审中😜，该行已经充分举证，案涉存折不存在现存100万元及支取40万😡元记录，以经过手工修改的交易记录要求银行取款显然没有依据。 🚀 二审查明的事实与一审认定的一致。二审法院认为，双方当事👍人对崔某提交的存折记载内容争议较大。朝阳支行主张储户持存折取😴款时，银行依据系统中记载的存款情况确认存款信息的真实性。该存🔥折第一行记载2000年6月7日开户存入1元，与朝阳支行系统及🤔账目中查询内容一致。存折第二行打印内容显示为2000年6月6😊日存入100万元，余额1000001元，其中6日被手写涂改为😴7日。虽然存折属于储户存取款的凭证，但本案存折存在手写涂改问💯题，而且该存折记载的内容与朝阳支行系统及账目中记载的内容也不😂一致。因此，根据本案现有证据，该存折上所记载的存入100万元😂后取款40万元，剩余60万存款的事实处于真伪不明的状态，仅依😅据该份存折不足以认定尚有60万元存款，崔某的上诉请求依据不足😢，法院不予支持。 据此，今年8月28日，长春市中院作出🤗二审判决：驳回上诉，维持原判。 原标题：老人称在亡妻遗😁物中发现存折，起诉银行索要60万存款 法院：驳回，存折有涂改🤗且记载内容与系统不一致 编辑：邓晞 责编：吴光亮 审核😍：杨雁琳返回搜狐，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)

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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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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