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售后服务上门服务电话，智能分配单据：世界气象组织：新一轮厄尔尼诺可能增加全球范围极端天气发生风险

　　北京6月2日电 　日内瓦消息：世界气象组织(WMO)当地时间6月2日发布题为《做好应对厄尔尼诺现象的准备》的报告。报告警告称，受热带太平洋异常温暖的海水影响，厄尔尼诺现象正在发展，并将影响全球气温和降雨模式，增加未来几个月发生极端天气的风险。

　　世界气象组织表示，2026年6月至8月发生厄尔尼诺现象的可能性为80%。这种情况至少持续到11月的可能性接近或超过90%。尽管厄尔尼诺现象的峰值强度和出现时间仍存在一些不确定性，但大多数预测模型表明，其强度至少会达到中等水平，甚至可能达到强水平。

　　“世界必须将其视为迫在眉睫的气候警告。厄尔尼诺现象将加剧全球变暖的趋势。其影响将更加猛烈，波及范围更广，并以惊人的速度跨越国界。”联合国秘书长古特雷斯在视频声明中指出，唯一有效的应对措施是采取与危机规模相当的气候行动——结束对化石燃料的依赖，加速向可再生能源转型，保护最脆弱群体，并为所有人提供预警系统。

　　“我们需要为可能出现的强厄尔尼诺事件做好准备。这将加剧干旱和强降雨，并增加陆地和海洋热浪发生的风险。最近一次厄尔尼诺现象发生在2023年至2024年，是有记录以来最强的五次厄尔尼诺现象之一，它对2024年全球创纪录的高温产生了影响。”世界气象组织秘书长绍洛(Celeste Saulo)表示，世界气象组织将在未来几个月密切监测相关情况，为各国政府、人道主义机构和对气候敏感的部门提供决策依据。

　　另据英国广播公司等媒体报道，此前，多个国家气象机构的预测表明，此次厄尔尼诺现象最终可能成为有记录以来最强的厄尔尼诺现象之一，甚至可能出现所谓的“超级”厄尔尼诺现象。(完)

近期相关部门更新行业成果世界气象组织：新一轮厄尔尼诺可能增加全球范围极端天气发生风险

　　北京6月2日电 　日内瓦消息：世界气象组织(WMO)当地时间6月2日发布题为《做好应对厄尔尼诺现象的准备》的报告。报告警告称，受热带太平洋异常温暖的海水影响，厄尔尼诺现象正在发展，并将影响全球气温和降雨模式，增加未来几个月发生极端天气的风险。

　　世界气象组织表示，2026年6月至8月发生厄尔尼诺现象的可能性为80%。这种情况至少持续到11月的可能性接近或超过90%。尽管厄尔尼诺现象的峰值强度和出现时间仍存在一些不确定性，但大多数预测模型表明，其强度至少会达到中等水平，甚至可能达到强水平。

　　“世界必须将其视为迫在眉睫的气候警告。厄尔尼诺现象将加剧全球变暖的趋势。其影响将更加猛烈，波及范围更广，并以惊人的速度跨越国界。”联合国秘书长古特雷斯在视频声明中指出，唯一有效的应对措施是采取与危机规模相当的气候行动——结束对化石燃料的依赖，加速向可再生能源转型，保护最脆弱群体，并为所有人提供预警系统。

　　“我们需要为可能出现的强厄尔尼诺事件做好准备。这将加剧干旱和强降雨，并增加陆地和海洋热浪发生的风险。最近一次厄尔尼诺现象发生在2023年至2024年，是有记录以来最强的五次厄尔尼诺现象之一，它对2024年全球创纪录的高温产生了影响。”世界气象组织秘书长绍洛(Celeste Saulo)表示，世界气象组织将在未来几个月密切监测相关情况，为各国政府、人道主义机构和对气候敏感的部门提供决策依据。

　　另据英国广播公司等媒体报道，此前，多个国家气象机构的预测表明，此次厄尔尼诺现象最终可能成为有记录以来最强的厄尔尼诺现象之一，甚至可能出现所谓的“超级”厄尔尼诺现象。(完)

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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