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售后服务上门服务电话，智能分配单据：广西北部至长江中下游等地有强降雨 东北华北等地多雷阵雨

　　6月18日电 据中央气象台网站消息，昨日，广东、广西、贵州、重庆等地出现暴雨或大暴雨、局地特大暴雨。未来三天，广西、贵州至长江中下游地区有强降雨过程，各地需关注可能引发的山洪、地质灾害，以及对交通运输、农业生产、户外活动等的影响。东北、华北和内蒙古等地多雷阵雨，局地伴有雷暴大风等强对流天气，关注对交通、城市运行等影响。

　　广西北部至长江中下游等地有强降雨

　　18至25日，西南地区东部和南部、江汉、江淮、江南、华南西部等地将有大到暴雨，部分地区有大暴雨，局地特大暴雨，并伴有短时强降水、雷暴大风或冰雹等强对流天气。

　　6月18日8时至19日8时，河南南部、江淮、江汉、江南北部、西南地区东部、华南中西部等地部分地区有大到暴雨，其中，湖北中部、湖南西部、贵州西南部、广西中北部等地部分地区有大暴雨(100～240毫米)。上述部分地区伴有短时强降水(最大小时降雨量30～60毫米，局地可超过90毫米)，局地有雷暴大风等强对流天气。中央气象台6月18日6时发布暴雨黄色预警。

全国强降雨落区预报图(6月18日8时-19日8时)

　　东北华北等地多雷阵雨

　　未来三天，内蒙古中东部、东北地区、华北、黄淮等地多阵雨或雷阵雨天气，以小到中雨为主，局地大雨或暴雨，并伴有短时强降水、雷暴大风或冰雹等强对流天气。

　　预计6月18日8时至19日8时，内蒙古、东北地区西部、华北北部、西北地区东北部、黄淮南部、江淮等地的部分地区将有8级以上雷暴大风或冰雹天气，其中，内蒙古中北部、黑龙江西南部和中部、吉林西部等地的部分地区将有10级以上雷暴大风，最大风力可达11级以上。中央气象台6月18日6时发布强对流天气蓝色预警。

全国雷暴大风或冰雹落区预报图(6月18日8时-19日8时)

　　国内未来三天具体预报

　　6月18日8时至19日8时，河南南部、江淮、江汉、江南北部、西南地区东部、华南中西部等地部分地区有大到暴雨，其中，湖北中部、湖南西部、贵州西南部、广西中北部等地部分地区有大暴雨(100～240毫米)。内蒙古西北部和东北部等地有5～7级风，东海南部、北部湾、南海西北部和中西部将有5～6级风、阵风7级。

全国降水量预报图(6月18日8时-19日8时)

　　6月19日8时至20日8时，内蒙古东部、华北北部、江淮大部、江汉东部、江南北部和西部、川西高原北部、西南地区南部、华南大部等地部分地区有中到大雨，其中，安徽南部、江苏南部、湖南北部、江西北部、云南东南部、广西东北部等地部分地区有暴雨或大暴雨(100～130毫米)。新疆南疆盆地、内蒙古中西部等地部分地区有5～6级风，东海北部将有6～7级风、阵风8级，黄海南部、东海南部、台湾以东洋面、北部湾、南海西北部和中西部将有5～6级风、阵风7级。

全国降水量预报图(6月19日8时-20日8时)

　　6月20日8时至21日8时，内蒙古东部、东北地区西部、江汉南部、江南中西部和北部、西南地区东部和南部、广西北部等地部分地区有中到大雨，其中，内蒙古东北部、安徽南部、湖南北部、江西北部、浙江西部、贵州中部、云南中部等地部分地区有暴雨或大暴雨(100～130毫米)。东海北部将有6～7级风、阵风8级，东海南部、北部湾将有5～6级风、阵风7级。

全国降水量预报图(6月20日8时-21日8时)

今日行业报告披露新研究报告广西北部至长江中下游等地有强降雨 东北华北等地多雷阵雨

　　6月18日电 据中央气象台网站消息，昨日，广东、广西、贵州、重庆等地出现暴雨或大暴雨、局地特大暴雨。未来三天，广西、贵州至长江中下游地区有强降雨过程，各地需关注可能引发的山洪、地质灾害，以及对交通运输、农业生产、户外活动等的影响。东北、华北和内蒙古等地多雷阵雨，局地伴有雷暴大风等强对流天气，关注对交通、城市运行等影响。

　　广西北部至长江中下游等地有强降雨

　　18至25日，西南地区东部和南部、江汉、江淮、江南、华南西部等地将有大到暴雨，部分地区有大暴雨，局地特大暴雨，并伴有短时强降水、雷暴大风或冰雹等强对流天气。

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　　东北华北等地多雷阵雨

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全国降水量预报图(6月20日8时-21日8时)

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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