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售后服务上门服务电话，智能分配单据：首都防汛形势复杂严峻、不容乐观，北京市防汛办发出4条呼吁

　　今年首都防汛形势复杂严峻、不容乐观，市防汛办发出4条呼吁

　　北京已进入汛期，6月2日，北京市人民政府新闻办公室举行北京市2026年防汛准备工作新闻发布会。市防汛抗旱指挥部副指挥、市应急局副局长李宇在会上介绍，从气象预测和历史规律来看，今年首都防汛形势复杂严峻、不容乐观。

　　一是极端天气多发频发，汛期强对流、短时暴雨、局地大暴雨概率增大。

　　二是城市防洪承压明显，北京下凹式桥涵、低洼片区、城乡结合部等重点区域排水防涝基础仍有短板，遇到强降雨造成内涝积水的可能性较大。

　　三是山洪地质灾害风险突出，西部、北部山区沟道密集、山体地质条件复杂，汛期暴雨易诱发山洪、滑坡、泥石流等次生灾害，险村险户避险转移压力较大。

　　四是暑期旅游人流、城市通勤流量大，地铁、商超、景区、在建工地等人员密集场所防汛避险管理任务艰巨。

　　安全防汛、人人有责，守护首都安全需要全社会共同参与。市防汛办也向广大市民、各行各业发出呼吁：

　　第一，密切关注预警信息。及时关注暴雨、山洪、地质灾害等预警提示，合理规划出行路线和户外活动，汛期尽量避免前往山区沟道、河道滩涂、低洼地带游玩逗留。

　　第二，增强自我避险意识。遇强降雨天气，远离下凹式桥涵、积水路段、老旧危房、山体边坡等危险区域，不冒险涉水通行；居住在山区、低洼区域的群众，自觉服从属地避险转移安排，主动配合撤离安置，不心存侥幸、不擅自返回危险区域。

　　第三，自觉维护防汛秩序。不向河道、排水管网倾倒垃圾杂物，不占用堵塞行洪通道、排水设施；企业单位、在建工地、景区商超严格落实防汛主体责任，完善应急处置预案，配齐防汛设施物资，及时排查安全隐患。

　　第四，主动参与防汛志愿。积极参与社区防汛巡查、隐患排查、互助帮扶等志愿服务，主动传播防汛安全知识，相互提醒避险注意事项，营造全民防汛、全民守护的良好氛围。

昨日官方通报重大研究成果首都防汛形势复杂严峻、不容乐观，北京市防汛办发出4条呼吁

　　今年首都防汛形势复杂严峻、不容乐观，市防汛办发出4条呼吁

　　北京已进入汛期，6月2日，北京市人民政府新闻办公室举行北京市2026年防汛准备工作新闻发布会。市防汛抗旱指挥部副指挥、市应急局副局长李宇在会上介绍，从气象预测和历史规律来看，今年首都防汛形势复杂严峻、不容乐观。

　　一是极端天气多发频发，汛期强对流、短时暴雨、局地大暴雨概率增大。

　　二是城市防洪承压明显，北京下凹式桥涵、低洼片区、城乡结合部等重点区域排水防涝基础仍有短板，遇到强降雨造成内涝积水的可能性较大。

　　三是山洪地质灾害风险突出，西部、北部山区沟道密集、山体地质条件复杂，汛期暴雨易诱发山洪、滑坡、泥石流等次生灾害，险村险户避险转移压力较大。

　　四是暑期旅游人流、城市通勤流量大，地铁、商超、景区、在建工地等人员密集场所防汛避险管理任务艰巨。

　　安全防汛、人人有责，守护首都安全需要全社会共同参与。市防汛办也向广大市民、各行各业发出呼吁：

　　第一，密切关注预警信息。及时关注暴雨、山洪、地质灾害等预警提示，合理规划出行路线和户外活动，汛期尽量避免前往山区沟道、河道滩涂、低洼地带游玩逗留。

　　第二，增强自我避险意识。遇强降雨天气，远离下凹式桥涵、积水路段、老旧危房、山体边坡等危险区域，不冒险涉水通行；居住在山区、低洼区域的群众，自觉服从属地避险转移安排，主动配合撤离安置，不心存侥幸、不擅自返回危险区域。

　　第三，自觉维护防汛秩序。不向河道、排水管网倾倒垃圾杂物，不占用堵塞行洪通道、排水设施；企业单位、在建工地、景区商超严格落实防汛主体责任，完善应急处置预案，配齐防汛设施物资，及时排查安全隐患。

　　第四，主动参与防汛志愿。积极参与社区防汛巡查、隐患排查、互助帮扶等志愿服务，主动传播防汛安全知识，相互提醒避险注意事项，营造全民防汛、全民守护的良好氛围。

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

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