近日， 为积极响应国家金融消费者权益保护工作部署，渤海银行太🔥原分行组织开展2025年度“普及金融知识万里行”活动，以“保😢障客户权益，乐享安心生活”为活动口号，通过“线上+线下”立体🤯化宣教网络，靶向服务老年人、青少年及新市民群体，累计触达超4🙄0万人次，实现金融知识普及“零距离”覆盖。 聚焦“银发😎群体”：社区联动筑牢防诈安全网 针对老年人金融风险防范😆薄弱环节，该行联合街道居委会打造“银发金融课堂”。在太航社区🙌创新采用“爱心义剪+直播宣讲+现场互动”三合一模式，通过典型😢案例解析“养老项目诈骗”“保健品虚假宣传”等高频骗局，同步开🔥展手机银行安全操作教学；深入周边城中村开展普惠金融政策宣讲，😘以情景模拟方式拆解非法集资套路，现场吸引超千名老年居民参与，😀互动咨询量达300余人次。 守护“青春赛道”：高考护航💯与毕业季防诈并行 高考期间，该行在考点周边设立“高考加🙄油站”，为考生及家长提供休息区、文具套装（黑色中性笔/铅笔/🤩橡皮）及防暑用品（遮阳伞/藿香正气水）等10余项便民服务。同🙄时开展“毕业季防诈小课堂”，针对“高考改分”“内部录取”“旅⭐游分期陷阱”等骗局进行案例警示，现场发放相关金融安全资料20😜00余份，助力构筑校园反诈“防护墙”。 服务“新市民群🙄体”：定制化宣教破解金融服务痛点 针对建筑、餐饮等行业😢新市民工作时间碎片化特点，该行组建“流动金融宣讲团”，深入工😢地、商圈及社区开展“嵌入式”宣教。围绕个人信息保护、电信诈骗🤯识别、征信修复骗局防范等基础内容，通过情景短剧、互动问答等形😁式，重点强调“不轻信、不透露、不转账”三原则。特别增设农民工😊依法维权专题讲解，现场演示金融消费投诉渠道与流程，累计发放《🥳理性维权金融指南》5000余份，覆盖从业群体超1.2万人。 😎 长效化布局深化责任担当 该行相关负责人表示，未来😎将持续优化“精准滴灌”式宣教模式，推动金融知识教育与网格化服🌟务、数字化工具深度融合，通过社区共建、与学校合作开发青少年互👏动课程等举措，构建常态化、精准化的金融素养提升体系，为打造安👍全有序的区域金融生态贡献渤海力量。 本次活动通过分层分😁类的精准服务，既展现了金融机构在消费者权益保护中的主体责任，🙄也为不同群体构建了个性化的金融安全防护网，获得社会公众的广泛😎认可。 编辑萱萱 审核刘丽返回搜狐，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