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售后服务上门服务电话，智能分配单据：华北多地今天将退出高温圈 南方降雨发展局地有暴雨或大暴雨

　　中国天气网讯 未来三天(6月3日至5日)，受冷涡影响，东北、华北多雷雨天气，其中今明天东北地区东南部雨势较强，局地伴强对流。同时，南方新一轮降雨过程持续影响，贵州、湖南等地将迎明显降雨。受降雨影响，今天我国高温范围将开始缩减，华北、黄淮多地将退出高温圈，周末前后伴随着降雨，体感将清凉不少。

　　北方高温范围缩减 华南多地闷热天气持续

　　昨天，我国高温范围再扩大，达到近期最广的一天。尤其是华北、黄淮等地热得十分突出。不仅北方热力十足，江南多地高温也开始露头，河北、河南、山东、江西、广西、广东、海南及新疆等地部分地区出现35℃以上高温天气。

　　今天起，我国高温开始缩减，华北一带高温率先消退。明天至周末，随着冷空气和阴雨天气影响范围增大，高温将持续减少，华北气温将陆续降至偏低水平。石家庄昨天的最高气温还冲上38℃，4日至5日将降至30℃以下，周六甚至跌至20℃，前后温差较大，公众需关注气温变化，及时增减衣物。

　　但在华南多地的高温天气未来三天将持续，再加上湿度较大，体感十分闷热。海口未来三天仍有高温，且明后天最高气温可达36至38℃，闷热感十足，需注意及时补水，尽量减少户外活动时间，谨防中暑。

　　东北华北等地多雷雨 南方局地有暴雨或大暴雨

　　今明天，冷涡盘旋少动，受其影响，东北、华北及黄淮的部分地区将现强对流天气过程，其中东北东南部部分地区雨势较强，部分地区有大到暴雨伴有雷暴大风或冰雹。同时，南方新一轮降水过程持续，西南地区东部、江淮南部、江南及广西先后将出现中到大雨，局地暴雨或大暴雨伴强对流。

　　中央气象台预计，今天，内蒙古东北部、东北地区中部和西部、华北东部、西南地区东南部、江南中北部、江淮西部、华南西北部及西藏东南部等地部分地区有中到大雨，其中，辽宁北部、西藏东南部、安徽南部、湖南中部、江西中北部、浙江北部、贵州南部、广西西北部等地部分地区有暴雨或大暴雨。

　　明天，东北地区东部、江南中南部、西南地区东部和南部、华南西部、台湾岛、西藏东南部等地部分地区有中到大雨，其中，黑龙江东部、吉林东部、湖南南部、广西北部、西藏东南部等地部分地区有暴雨。

　　后天，东北地区东部、华北中部、江南中南部、西南地区东南部、华南北部、台湾岛、西藏东南部等地部分地区有中到大雨，其中，黑龙江东南部、吉林东北部、山西中部、福建南部、广西西北部、台湾岛东部、西藏东南部等地部分地区有暴雨或大暴雨。

　　受冷涡影响，未来一周，东北、华北等地多雷雨天气，其中今明天东北东南部地区雨势明显，公众需关注预警预报信息，外出如遇雷电、冰雹等强对流天气及时进屋内躲避。同时，南方降雨发展增多，贵州、湖南等地累计雨量较大，需警惕山体滑坡、泥石流等次生灾害发生。

　　来源：中国天气网

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　　来源：中国天气网

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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