作为2025中国民营企业投融资洽谈会的配套活动之一，9月24❤️日，2025年河西区助力民营经济发展暨京津冀制造业数字营销产🎉教融合共同体成立活动在万丽天津宾馆举办。会上，京津冀制造业数😍字营销产教融合共同体正式宣告成立，一批合作项目集中签约。 😍 据了解，近年来，河西区立足丰富的高校、企业和载体资源，持🤩续打造“跨境电商+数字营销集群”，建设生产性服务业集聚地。此🙌次成立的京津冀制造业数字营销产教融合共同体将落地太湖里西岸跨🤔境产业园，由民营企业、高校、行业协会等30余家单位共同组成，😡将深度整合各方资源，为制造业数字营销与跨境电商人才培养搭建全⭐链条平台。 “数字营销领域发展迅速，人才培养模式也要及😀时迭代更新，这需要学校和企业一起完成。共同体成立后，我们会在🤔高校课程设计、教师培养、产教融合等方面进一步加强合作，实现人😘才培养与产业需求的无缝对接。”京津冀制造业数字营销产教融合共❤️同体理事长万晓文介绍，“同时，我们还会组织开展行业赛事、国际🤔研修、技术研讨等活动，推动跨境电商与数字营销模式的创新应用，🙄帮助更多京津冀制造业品牌‘走出去’。” 随着共同体的成😊立，成员单位的多个项目也正式签约。围绕跨境电商+产业带合作项😢目、共建数字营销领域人才培养计划、电子商务专业群建设等领域，🤔企业与高校达成多项合作。此外，河西区商务局与星商创新技术（深😎圳）有限公司、智云物流（天津）有限公司、天津渤海国有资本投资🙄有限公司、津品（天津）管理咨询有限公司等企业“牵手”，共同打😂造河西区数字营销合作项目。 活动中，来自企业、高校、金😅融机构的多名嘉宾带来主题演讲，分享跨境电商产业发展、产教融合👍、人才支撑、金融赋能等方面的实践经验。 据了解，河西区😘未来将持续聚焦数字营销产业集群化发展，引进更多优质服务商与平😎台企业。同时，深化产教融合，打造京津冀数字营销与跨境电商的“😀标杆城区”。（记者 马晓冬）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