9月18日，国新办举行“高质量完成‘十四五’规划”系列主题新😎闻发布会。 科技部部长阴和俊介绍，科技创新和产业创新是😅发展新质生产力的基本路径。“十四五”期间，科技部持续加强关键👏核心技术攻关和成果应用，以科技创新引领新质生产力发展，在以下😊方面取得了积极成效。 一是赋能传统产业升级。科技部加快🔥高端装备、先进制造等领域关键技术攻关，推动传统产业向高端化、😆智能化、绿色化转型，实现提质增效。在高端装备领域，“京华号”😅16.07米超大直径盾构机，不仅突破了单月掘进542米的新纪🔥录，更实现了对地面建筑的无扰动，目前已在工程中成功应用；我国🤔自主设计建造的首艘“梦想号”大洋钻探船正式入列，钻采系统国际👍领先，最大钻深可达11000米。在先进制造领域，人工智能、物😆联网、大数据技术，赋能传统制造向智能制造迈进，我国“灯塔工厂😂”数量全球第一，占比超40%；成功研制出国际领先的大型露天矿🙄机器人运输装卸系统，实现单个矿山百台级、总量达3000台级规🤔模化应用，为全球矿业智能化升级提供了“中国方案”。 二😀是助力新兴产业发展壮大。我国持续深化科技和产业融合创新，在新😊一代信息技术、新能源等领域取得了重大技术突破，引领新兴产业蓬😴勃发展。在信息领域，我国已建成约460万个5G基站，技术和用😊户数保持全球领先，赋能千行百业数字化升级发展。在新能源领域，🌟持续打破光伏晶硅电池效率的世界纪录，光伏、风电新增装机连续4💯年超过1亿千瓦；全国新能源汽车累计销售突破4000万辆，产销😡量连续10年保持全球第一，为全球减碳目标作出中国贡献。 😂 三是筑牢未来产业成长根基。科技部超前布局人工智能、脑机接口🥳等前沿技术，开辟新赛道塑造新优势。在人工智能领域，国内涌现出🌟多个达到国际先进水平的通用大模型，部分模型准确率突破95%，😀打造百余个标杆应用场景。在人形机器人方面，整机技术实现突破，🙄多模态感知、大脑-小脑模型等关键技术取得进展，促进了与具身智😜能的深度融合，正在推动人形机器人在汽车制造、物流搬运、电力巡🚀检等场景加速落地应用，为未来万亿级产业的发展奠定了坚实基础。😢在脑机接口领域，已帮助截瘫患者开始站立行走，盲人恢复光感；国🌟产脑起搏器已实现全面商用，在8个国家400家医院开展植入，临👏床已帮助3万名帕金森病患者改善运动功能，成为人口健康领域高质😅量发展新引擎。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