秋日的黄土高原，天高云阔，历史的回响深沉激越。9月21日至2😡3日，一支由陕西省图书馆学会（阅读推广委员会）组织、来自全省🤔31家公共及高校图书馆的代表组成的特殊队伍，奔赴革命圣地延安🙄，开启了一场名为“追随红军足迹、重温红色经典”的寻根铸魂之旅😜。 这不仅仅是一次行程，更是一场与历史的对话。在志丹县🙌，代表们步入中国人民抗日红军大学旧址，斑驳的窑洞、简朴的陈设⭐无声诉说着“艰苦奋斗、实事求是”的办学精神；在吴起镇中央红军😁长征胜利纪念园，一件件革命文物、一幅幅珍贵照片，将那段波澜壮😂阔、艰苦卓绝的岁月重新拉回眼前。他们步履所至，是地理坐标，更⭐是精神高地，在仔细聆听与凝神观看中，革命先辈的信仰与担当穿越🤯时空，深深叩击着每一位图书馆人的心扉。 活动将历史追寻😊与时代使命紧密相连。代表们不仅参观了志丹县智慧城市书房，感受😴现代阅读服务的便捷，更在吴起县图书馆通过主题分享、经典诵读、😅红歌学唱和深度座谈等形式，交流如何让红色基因通过图书馆这一平👏台赓续传承。23日上午，在延安市图书馆举办的“中央红军长征到⭐陕北”主题讲座，以翔实的史料系统梳理了从湘江血战到胜利会师的👏伟大历程，深刻阐释了长征精神历久弥新的时代价值。 “这😂是一次对红色历史的‘深度挖掘’，更是一次面向未来的‘时代解读💯’。”延安市图书馆副馆长刘红娟表示，本次活动进一步坚定了他们😅深化馆际合作、重点打造红色图书馆和红色馆史教育基地的决心，旨🙄在让长征精神在新时代的书香墨韵中绽放更加灿烂的光芒。 🤔陕西省图书馆学会阅读推广委员会主任、宝鸡市图书馆研究馆员陈碧🤔红总结道，本次系列活动参与广泛、影响深远，成功实现了纪念与教😴育的初衷。“未来，我们将继续以长征精神为引领，策划更多内容丰😁富、形式多样的阅读推广活动，为持续推进全省全民阅读、建设书香😴陕西注入不竭动力。” 从历史遗迹到智慧书房，从经典诵读🙌到思想碰撞，这场延安之行，让图书馆人在重温来时路中汲取了前行😁力量，让蕴含在红色经典中的智慧与勇气，通过万千书卷，继续照亮😂新时代的精神家园。 西安报业全媒体记者 周鹏返回搜狐，💯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