近日，教育部印发《2026年全国硕士研究生招生工作管理规定》🌟，部署各地各招生单位做好2026年全国硕士研究生考试招生工作💯。记者注意到，《规定》中明确提及退役军人申报“退役大学生士兵🙌计划”、申请免初试攻读硕士研究生等优待政策。 根据《规😜定》，退役大学生士兵〔即高校学生应征入伍退出现役者，其中，高👏校学生指全日制普通本专科（含高职）、研究生、第二学士学位的应🤩（往）届毕业生、在校生和入学新生，以及成人高校招收的普通本专🚀科（含高职）应（往）届毕业生、在校生和入学新生，下同〕达到全🤯国硕士研究生招生考试报考条件，3年内报名参加全国硕士研究生招😁生考试（不含单独考试）的考生，可申请享受初试总成绩加10分，🤔同等条件下优先录取。符合多项加分项目的考生，分值不得累加。 💯 报考有关专项计划的考生，须符合相应报考条件并在网上报名😍时填报。报考专项计划的考生，不再享受初试加分、少数民族照顾政🤗策。其中，对于“退役大学生士兵计划”，高校学生应征入伍退出现🎉役且符合全国硕士研究生招生考试报考条件，可以申请报考。 😴 《规定》明确，对服役期间获得三等战功、二等功以上奖励或者二😀级以上表彰，符合全国硕士研究生招生考试报考条件的退役人员，可😎申请免初试攻读硕士研究生。 申请报考“退役大学生士兵计🤔划”的考生，须在复试前向招生单位提供《入伍批准书》和《退出现😘役证》（限士兵）进行复核。审核或复核未通过的，不得按照“退役🔥大学生士兵计划”参加复试，仅可在调剂阶段按规定申请调剂到普通😁计划。报考普通计划的考生，若报名时申请退役大学生士兵初试加分🚀并审核通过，调剂阶段可按规定申请调剂“退役大学生士兵计划”；😍若报名时未申请退役大学生士兵初试加分的，不可参加“退役大学生🙄士兵计划”调剂。 招生单位自主确定“退役大学生士兵计划🔥”考生初试成绩要求（一般不高于本单位相应学科专业普通计划考生❤️初试成绩要求）、该计划接受考生调剂的初试成绩要求。同等条件下😊服役时间长的考生优先录取。 此外，《规定》还对于报考“😉退役大学生士兵计划”考生的调剂问题作出了规定。 扬子晚😎报/紫牛新闻记者 万承源 校对 朱亚萍返回搜狐，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