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售后服务上门服务电话，智能分配单据：《河南省献血条例》今起施行 多项优待措施鼓励无偿献血

　　郑州6月1日电 (记者 韩章云)6月1日，《河南省献血条例》(以下简称《条例》)正式施行。《条例》规定，每年6月为该省无偿献血宣传月，同时明确多条激励与优待措施，鼓励支持无偿献血。

6月1日，郑州一位志愿者在无偿献血。记者 韩章云 摄

　　《条例》分为七章四十四条，突出献血服务及保障水平、规范全链条血液质量管理、完善保障激励机制以及法律责任明晰等内容。旨在向公众传递“无偿献血、无上光荣”的理念，努力营造“我为人人、人人为我”的互助奉献氛围，提高公众参与意愿，增强无偿献血的荣誉感和使命感。

　　《条例》规定，在河南本省获得国家无偿献血奉献奖、无偿捐献造血干细胞奖和无偿献血志愿服务终身荣誉奖的个人，可以凭相关证件免费游览政府投资主办的公园、旅游风景区等场所，免费乘坐城市公共交通工具，免交公立医疗机构普通门诊诊察费。

　　值得关注的是，《条例》对无偿献血者的权益保障予以明晰，明确提出“鼓励社会各界为无偿献血者提供优待”。规定献血者及其亲属享有优先用血权利，明确了优先用血的范围，同时明确了临床用血时免交费用的情形。

　　对于备受关注的无偿献血者用血优待的问题，《条例》规定了阶梯式用血减免政策。例如，献血量累计一千毫升以上的，本人临床用血时，终生免费使用所需血量。且不光是本人，无偿献血者的配偶、父母、配偶的父母、子女及其配偶临床用血的，可以合计免费使用献血者献血总量等量的血液。

　　“作为一名常年参与献血的普通人，我最先感受到的就是这部《条例》里藏着对献血者满满的诚意与尊重。”郑州志愿者王艳霞已献血超300次，她向记者表示，新《条例》明确了阶梯式的用血减免政策，献血量越多，享受的优待力度就越大，真正把“一人献血，全家受益”从一句暖心的话，变成了有法律保障的实实在在的福利，“这些政策说起来是一条条规定，落在我们献血者心里，就是实打实的获得感”。(完)

今日行业报告披露新成果《河南省献血条例》今起施行 多项优待措施鼓励无偿献血

　　郑州6月1日电 (记者 韩章云)6月1日，《河南省献血条例》(以下简称《条例》)正式施行。《条例》规定，每年6月为该省无偿献血宣传月，同时明确多条激励与优待措施，鼓励支持无偿献血。

6月1日，郑州一位志愿者在无偿献血。记者 韩章云 摄

　　《条例》分为七章四十四条，突出献血服务及保障水平、规范全链条血液质量管理、完善保障激励机制以及法律责任明晰等内容。旨在向公众传递“无偿献血、无上光荣”的理念，努力营造“我为人人、人人为我”的互助奉献氛围，提高公众参与意愿，增强无偿献血的荣誉感和使命感。

　　《条例》规定，在河南本省获得国家无偿献血奉献奖、无偿捐献造血干细胞奖和无偿献血志愿服务终身荣誉奖的个人，可以凭相关证件免费游览政府投资主办的公园、旅游风景区等场所，免费乘坐城市公共交通工具，免交公立医疗机构普通门诊诊察费。

　　值得关注的是，《条例》对无偿献血者的权益保障予以明晰，明确提出“鼓励社会各界为无偿献血者提供优待”。规定献血者及其亲属享有优先用血权利，明确了优先用血的范围，同时明确了临床用血时免交费用的情形。

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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

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