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售后服务上门服务电话，智能分配单据：我国牵头修订的通用模件熔断体国际标准发布

　　记者今天(6月3日)从国家标准委了解到，由我国牵头修订的国际标准《小型熔断器—第4部分：通用模件熔断体(UMF)—穿孔式和表面贴装式》近日获批发布。

　　通用模件熔断体(UMF)是一种关键的电路安全保护元件，通过表面贴装或穿孔技术直接焊接于印制电路板(PCB)及其他基板系统，具备微型化、可便捷安装特性。近年来，熔断器行业的产品向微型化、轻量化、薄型化方向发展，原有国际标准中的技术要求与试验方法已难以满足当前产业快速迭代的技术需求。

　　该标准规定了通用模件熔断体的标准规格单、尺寸和结构、电气性能等技术要求，适用于印制电路板(PCB)或其他基板系统上的通用模件熔断体(UMF)。该熔断体被用于保护通常在户内使用的电气装置、电子设备及其部件。该标准在试验方法、性能验证等方面进行了系统完善，更好地反映(契合)了当前及未来小型熔断器在微型化、大电流、高分断能力等方向的技术发展需求。

　　此项国际标准的成功发布，是我国在电子电器领域国际标准化工作中取得的又一项重要成果，为全球电路保护技术的创新发展贡献了中国智慧。

　　(总台央视记者 李晶晶)

本月行业报告披露新进展我国牵头修订的通用模件熔断体国际标准发布

　　记者今天(6月3日)从国家标准委了解到，由我国牵头修订的国际标准《小型熔断器—第4部分：通用模件熔断体(UMF)—穿孔式和表面贴装式》近日获批发布。

　　通用模件熔断体(UMF)是一种关键的电路安全保护元件，通过表面贴装或穿孔技术直接焊接于印制电路板(PCB)及其他基板系统，具备微型化、可便捷安装特性。近年来，熔断器行业的产品向微型化、轻量化、薄型化方向发展，原有国际标准中的技术要求与试验方法已难以满足当前产业快速迭代的技术需求。

　　该标准规定了通用模件熔断体的标准规格单、尺寸和结构、电气性能等技术要求，适用于印制电路板(PCB)或其他基板系统上的通用模件熔断体(UMF)。该熔断体被用于保护通常在户内使用的电气装置、电子设备及其部件。该标准在试验方法、性能验证等方面进行了系统完善，更好地反映(契合)了当前及未来小型熔断器在微型化、大电流、高分断能力等方向的技术发展需求。

　　此项国际标准的成功发布，是我国在电子电器领域国际标准化工作中取得的又一项重要成果，为全球电路保护技术的创新发展贡献了中国智慧。

　　(总台央视记者 李晶晶)

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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