www.一起曹：西足协确认罗德里退出国家队集训

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4月，我还曾到西岸南部采访今年刚刚获得奥斯卡奖的巴勒斯坦导演哈姆丹·比拉勒。由于犹太定居者的暴力侵扰，他无法耕种家里的土地，生活受到严重影响。，西足协确认罗德里退出国家队集训

张金超致辞

再来看车身侧面部分，新车侧面保留标志性的雪茄式轮廓，但通过22英寸哑光轮毂（高配）与悬浮式车顶设计强化视觉张力。第三排腿部空间实测增加2cm，175cm成人仍会顶膝，后备箱容积反缩水37L，显示丰田在造型与实用性间的艰难平衡。新增赛博金金属漆面，阳光下呈现独特的渐变效果，但普通版车漆厚度仍存在轻微剐蹭露底的隐患。2026款汉兰达长宽高分别为4965/1930/1750毫米，轴距为2850毫米，

郭骄阳主持会议

闫建永报告

参考消息网援引法国《回声报》网站报道，稳定币始终活在比特币的阴影下，交易量却最为活跃。稳定币的日交易量已超越比特币、以太币等任何其他加密货币。其市场规模持续扩张：根据主要专业数据平台统计，稳定币市值刚刚突破3000亿美元大关。

刘少明作报告

预训练指令微调模型： Qwen2.5-7B/14B-Instruct（无论是否使用 CoT）在任务中的表现都较差，F1 分数低于 30，这表明仅依靠提示并不足以实现精确的片段级定位。预训练推理模型：具备推理能力的模型（如 QwQ-32B、Qwen3-8B、Qwen3-14B）在幻觉检测任务中能够迁移部分推理能力。例如，Qwen3-14B 在摘要任务上的 F1 提升至 35.8，而 Qwen2.5-14B-Instruct 仅为 32.9。然而，这些模型的表现仍落后于微调模型，这说明仅具备一般推理能力还不足以胜任片段级幻觉检测任务。微调基线模型：监督微调显著提升了性能，在 14B 规模下 F1 达到 55.4。RL4HS 模型：RL4HS 在所有基线模型之上表现出一致的优势，包括专有模型 GPT-4o/5-mini、GPT-5 和 o3。RL4HS-7B 在三个任务上的平均 F1 达到 55.9，显著优于 SFT 的 50.1。在 14B 规模下，RL4HS-14B 在摘要、问答和数据到文本任务上分别取得 57.6、54.8 和 62.6 的成绩，超越了 Qwen3 系列以及表现最强的 GPT-5 和 o3 模型。

张寰报告

本盘穆纳尔先发，双方在前六个发球局都没有遭遇到较大的挑战。第七局双方战至平分，穆纳尔还是成功保发。第八局德约科维奇送出一个破发点，但他利用回头球压迫对手反拍连拿三分，保住了这个发球局。接下来几局两人也是拿对方发球局没什么办法，比赛来到德约非保不可的发球局，德约也是体力受到了很大的影响，最终丢掉了这个发球局，以5-7输掉第二盘。

吴小龙作报告

看着船艉海面上不停晃荡的Lander，“雪龙2”号面临重新掉头和调整船位、花更长时间做第二次靠近回收的可能，而船多靠一次就多一次危险，不但耗费船时，而且安全风险系数相应增加。

王永作报告

特朗普在社交媒体上说，应国土安全部长请求，他已“指示战争部长派遣军队”，“保护被战争蹂躏的波特兰，以及正遭到‘反法西斯运动’和其他国内恐怖分子攻击的移民与海关执法局设施”。

刘忠法作报告

诺贝尔委员会在背景介绍中指出，坂口志文当时正“逆流而上”。一个反常的实验观察坚定了他的信念：当新生小鼠的胸腺被摘除后，它们的免疫系统非但没有变弱，反而陷入失控，引发了多种严重的自身免疫病。这让他确信，胸腺不仅生产“战士”T细胞，一定还生产某种维持秩序的“卫士”细胞。

李苏月报告

然而，一些行业领袖认为，考虑到当时人工智能服务的收入微乎其微，Altman的计划并不现实。此次行程结束后不久，台积电首席执行官魏哲家表示，Altman"过于激进，我难以置信"。

雷健报告

北京时间10月9日，在更新了意甲球员的身价之后，德转还列出了此次更新后意甲身价排名前10的门将，亚特兰大的卡尔内塞基、罗马的斯维拉尔以及AC米兰的迈尼昂同以2500万欧元并列第二，帕尔马的日本国门铃木彩艳2000万欧元排名第四。

国际足联公布马来西亚7名归化球员的违规情况，确认这7名球员的祖父母并非出生于马来西亚，7名归化被处以12个月的禁赛。这其中就包括阿拉维斯中卫、26岁的法昆多-加尔塞斯（Facundo Garces）。加尔塞斯出生于阿根廷，今年1月正式加盟阿拉维斯，签约至2028年。本赛季西甲前6轮，加尔塞斯全部首发出场。国家队方面，加尔塞斯6月获得马来西亚公民身份，此后为马来西亚出战了2场比赛，一场亚预赛（对阵越南）和一场友谊赛（对阵新加坡）。经FIFA调查，加尔塞斯的祖父来自阿根廷的圣菲德拉克鲁斯市，并非马来西亚，被禁赛12个月。

预训练指令微调模型： Qwen2.5-7B/14B-Instruct（无论是否使用 CoT）在任务中的表现都较差，F1 分数低于 30，这表明仅依靠提示并不足以实现精确的片段级定位。预训练推理模型：具备推理能力的模型（如 QwQ-32B、Qwen3-8B、Qwen3-14B）在幻觉检测任务中能够迁移部分推理能力。例如，Qwen3-14B 在摘要任务上的 F1 提升至 35.8，而 Qwen2.5-14B-Instruct 仅为 32.9。然而，这些模型的表现仍落后于微调模型，这说明仅具备一般推理能力还不足以胜任片段级幻觉检测任务。微调基线模型：监督微调显著提升了性能，在 14B 规模下 F1 达到 55.4。RL4HS 模型：RL4HS 在所有基线模型之上表现出一致的优势，包括专有模型 GPT-4o/5-mini、GPT-5 和 o3。RL4HS-7B 在三个任务上的平均 F1 达到 55.9，显著优于 SFT 的 50.1。在 14B 规模下，RL4HS-14B 在摘要、问答和数据到文本任务上分别取得 57.6、54.8 和 62.6 的成绩，超越了 Qwen3 系列以及表现最强的 GPT-5 和 o3 模型。 更多推荐：www.一起曹

来源：邵志滨