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售后服务上门服务电话，智能分配单据：国际最新研究揭秘幼发拉底河“身世”：数百万年前或由两河汇合而成

　　北京6月2日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-地球科学》最新发表一篇研究论文显示，数百万年前两条曾汇入部分干涸的东地中海的古代河流系统合并，形成了西亚地区的现代幼发拉底河。

　　这项研究发现表明，距今约360万年至160万年，区域构造活动改变了该两条河流的流向，进而可能促成了“新月沃土”的形成。

本项研究成果相关示意图(图片来自论文作者)。施普林格·自然 供图

　　据论文介绍，幼发拉底河全长约3000公里，从土耳其延伸至波斯湾，其早期历史一直不明朗。此前有不同理论认为，该河可能曾汇入安纳托利亚、地中海东部或阿拉伯半岛内陆的湖泊。了解这条重要水道的演变历程，对于追溯在其洪泛平原上繁荣发展的人类社会后期演变至关重要。

　　在本项研究中，论文第一作者和通讯作者、美国雪佛龙国际勘探与生产机构Andrew S. Madof和同事及合作者一起，分析了埋藏沉积物的地震图像、古代沉积物分布图以及河流沉积物输运模型。他们发现两条独立的河流——古卡拉苏河和古穆拉特河曾流经现今的土耳其和叙利亚地区，最终汇入地中海盆地。

　　约540万年前，在墨西拿盐度危机期间，地中海盆地曾部分干涸。研究团队提出，后来的构造活动导致古穆拉特河向东南方向偏移至波斯湾，古卡拉苏河随后也与之汇合。历经约200万年的地质构造活动后，这些河道改道最终形成一个单一的河流系统，约在160万年前演变为今天的幼发拉底河，并流入波斯湾。

　　论文作者总结表示，由于古代河道路径难以重建，且研究主要依赖模型而非直接的实地证据，因此仍存在一些不确定性。他们建议，未来为验证并完善这一推测历史，需要更多实地观测和更优化的定年方法。(完)

本月研究机构披露行业变化国际最新研究揭秘幼发拉底河“身世”：数百万年前或由两河汇合而成

　　北京6月2日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-地球科学》最新发表一篇研究论文显示，数百万年前两条曾汇入部分干涸的东地中海的古代河流系统合并，形成了西亚地区的现代幼发拉底河。

　　这项研究发现表明，距今约360万年至160万年，区域构造活动改变了该两条河流的流向，进而可能促成了“新月沃土”的形成。

本项研究成果相关示意图(图片来自论文作者)。施普林格·自然 供图

　　据论文介绍，幼发拉底河全长约3000公里，从土耳其延伸至波斯湾，其早期历史一直不明朗。此前有不同理论认为，该河可能曾汇入安纳托利亚、地中海东部或阿拉伯半岛内陆的湖泊。了解这条重要水道的演变历程，对于追溯在其洪泛平原上繁荣发展的人类社会后期演变至关重要。

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　　约540万年前，在墨西拿盐度危机期间，地中海盆地曾部分干涸。研究团队提出，后来的构造活动导致古穆拉特河向东南方向偏移至波斯湾，古卡拉苏河随后也与之汇合。历经约200万年的地质构造活动后，这些河道改道最终形成一个单一的河流系统，约在160万年前演变为今天的幼发拉底河，并流入波斯湾。

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11月28日消息，人工智能领域顶级会议NeurIPS2025公布了论文奖，阿里通义千问团队最新研究成果从全球2万多篇投稿论文中脱颖而出，被评为最佳论文，是唯一获得该奖项的中国团队。该论文首次在业内揭秘了注意力门控机制对大模型性能和训练的影响，业内人士普遍认为该研究是突破当下大模型训练瓶颈的重要一步，将有力推动AI大模型技术的发展。

阿里通义千问研究成果被评为NeurIPS2025最佳论文

NeurIPS是人工智能领域影响力最大的顶会之一，该会议诞生了Transformer、AlexNet等里程碑式研究成果。今年，谷歌、微软、OpenAI、阿里巴巴及麻省理工学院等全球顶尖科技公司和机构共有2万多篇论文投稿，仅有约25%的论文被接收，而最佳论文仅有4篇，入选概率不及万分之二，代表了目前全球人工智能领域最有价值和影响力的研究。

2017年，谷歌在NeurIPS发表的论文首次提出Transformer模型架构和‌自注意力机制，这一研究让AI像人类一样具备有选择性地关注关键信息的能力，是当下大模型研究的基础。尽管现在大模型在很多领域已经取得接近甚至超越人类的表现，但现有注意力机制仍存在诸多局限，例如当下大模型会因为过度关注特定信息而导致对其它重要信息的忽略或处理偏差，这些局限性极大地影响了模型性能和训练稳定性，为此业界开始探索对注意力进行优化的新方案。

门控机制被认为是模型的“智能阀门”，可以帮助模型过滤无效信息并提升模型性能。近年来，AlphaFold2、ForgettingTransformer等学术界和工业界模型开始尝试将门控和注意力机制结合。但业界尚未破解门控在注意力中发挥作用的内在原因，也缺少大规模实践的经验。

此次，通义千问研究团队通过在1.7B稠密模型（Dense）与15B混合专家模型（MoE）上进行了数十组实验，单组实验训练最多超过3.5万亿tokens，首次清晰揭秘了门控注意力背后的作用原理，并全面展示使用该方案的最佳方式。

实验结果显示，对各注意力头的输出进行门控，是提升模型性能最有效的方式。使用该方式，在引入额外1%参数的情况下，可实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升。研究还发现，该技术还能在更大规模的模型训练上实现更好的性能。

使用论文方法，在引入额外1%参数的情况下，可以实现0.2以上的困惑度下降、MMLU基准评测2个点的提升

目前，该研究成果已应用于Qwen3-Next模型，并显著提升模型的性能与鲁棒性，相关技术方案、实验模型及产品级模型均已开源。NeurIPS评审委员会指出：“这项工作将被广泛应用，并极大推动AI研究人员对大语言模型中注意力机制的理解。”

通义千问团队表示：“对门控注意力机制的深入理解，不仅为大语言模型架构设计提供了新思路，也为构建更稳定、更高效、更可控的大模型奠定了基础。”据悉，目前阿里千问已开源300多款模型，涵盖全模态、全尺寸，全球下载量突破7亿次，衍生模型超过18万个，位居全球第一。

责编：秦雅楠、王瑞景

章妍关于提高商业银行普惠金融服务覆盖面的实践与：思考