10月1日起，中国将新增针对外国青年科技人才的K字签证，引发🙌全球关注。在一些国家收缩内顾、排挤国际人才背景下，中国敏锐抓🌟住这一重要机遇，及时出台政策，这对我国未来发展必将带来深远影🤗响。一些人对政策存在误读误解，发出一些奇谈怪论，误导公众、引⭐发不必要的焦虑。 有“崇洋媚外”论者认为，国内拥有充足👏的本土人才储备，何需“舍近求远”引进外国人才。这样的视野过于🤩狭隘。 从二战以来的全球史看，谁拥有一流人才，谁就占有🌟发展先机。国际舆论认为，未来将由最能充分利用人才的国家主导。😊走向世界的中国，比以往任何时候都更加渴求人才。中国要赢得未来🚀，就必须聚天下英才而用之。 尽管我国人力资源总量、科技🎉人力资源总量、研发人员总量世界第一，但高层次人才仍然缺乏。有😍数据显示，2025年我国制造业重点领域人才缺口就接近3000👍万人。 推进14亿多人口规模的现代化，我们的舞台足够广😊、天地足够宽，容得下各类人才施展才华。吸引全球优秀大脑和智力❤️资源投身中国高质量发展，于国于民、于当下于长远，都是好事。 😆 有“冲击就业”论者认为，K字签证门槛不够高，延揽外国青⭐年科技人才，会抢占本土劳动者饭碗。这是毫无必要的担忧。 🤗 K字签证签发对象是外国青年科技人才，专业限定在科学、技术、😅工程、数学学科，要求学士学位及以上，来源是境内外知名高校或者😘科研机构，并非网上炒作的“低素质劳动力”。这样的人才十分紧俏🤩、多多益善，何来冲击就业？ 有“移民危机”论者认为，一😜些国家的移民问题殷鉴不远，为何执意“往火坑里跳”。这是无稽之😍谈。 K字签证只是为外国青年科技人才来华工作、生活提供😜便利，岂能直接和移民划等号。同时，增设签证会有配套的管理制度😉。所谓“移民危机”不会出现。 同时，中华文化博大精深，😉能够妥善处理有关问题，化合各种矛盾。我们应有这样的文化自信。😴 有“安全风险”论者认为，K字签证可能引入具有“潜在风🙄险”的人，会给国家安全、社会治理造成冲击。这是不自信。 ❤️ 我国是世界上公认最安全国家之一，背后是法治、科技的有力支撑🤯，彰显强大的治理能力。我们不能因噎废食，更不能因可能有风险而🤯不去干任何事情。面对前进道路上的各种风险隐患，我们已经有足够😊的智慧和能力应对。对此，我们应有充分的信心。 责编:李👏文玉 | 审核:李震 | 监审:古筝 （来源：人民日报🚀）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