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售后服务上门服务电话，智能分配单据：气候变化最新研究：全球热应激加剧

　　北京6月23日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-气候变化》最新发表一篇论文发现，全球热应激在白天、夜间以及昼夜交替期间的各类事件中都在加剧。这项研究结果表明，与20世纪70年代相比，每年有额外10亿人面临至少一天的极端热应激。

本项研究相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

　　据论文介绍，热应激是指个体所承受的净热负荷，受温度、湿度、风和辐射等因素的影响，可通过“通用热气候指数”(UTCI)来评估热应激，该指数是一种“体感温度”测量指标，综合考虑了多种影响因素，并模拟了人体对环境的反应。尽管热浪正变得越来越频繁、持续时间更长且更加严重，但人们所经历的全球热应激变化，包括夜间热应激以及昼夜连续热应激，在全球范围内仍缺乏充分的量化评估。

　　在本项研究中，论文第一作者和通讯作者、英国的欧洲中期天气预报中心Rebecca Emerton与同事一起，分析了1950年至2024年间全球人类热应激数据集，发现自20世纪70年代以来，最热日夜的体感温度均有所上升。每年最热的十个夜晚变暖速度快于最热的十个白天，全球平均升温速率分别为每十年0.32°C和0.27°C。

　　如今，各大洲都更频繁地出现极端体感温度。与20世纪70年代相比，包括北美南部、欧洲南部、非洲北部和南部以及南美在内的亚热带地区，每年经历强至极端热应激(UTCI值分别≥32°C和≥46°C)的天数增加了多达50天。全球人口中至少经历1天极端热应激的情况已从16%上升至22%，相当于新增10亿人。

本项研究相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

　　论文作者总结认为，无论白天还是夜晚，全球热应激在频率、强度和持续时间上都在增加。他们建议，制订热健康行动计划、建立预警系统、实施城市降温措施，以及将热应激指标纳入气候风险评估，都有助于降低脆弱性。(完)

本月行业协会发布重磅通报气候变化最新研究：全球热应激加剧

　　北京6月23日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-气候变化》最新发表一篇论文发现，全球热应激在白天、夜间以及昼夜交替期间的各类事件中都在加剧。这项研究结果表明，与20世纪70年代相比，每年有额外10亿人面临至少一天的极端热应激。

本项研究相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

　　据论文介绍，热应激是指个体所承受的净热负荷，受温度、湿度、风和辐射等因素的影响，可通过“通用热气候指数”(UTCI)来评估热应激，该指数是一种“体感温度”测量指标，综合考虑了多种影响因素，并模拟了人体对环境的反应。尽管热浪正变得越来越频繁、持续时间更长且更加严重，但人们所经历的全球热应激变化，包括夜间热应激以及昼夜连续热应激，在全球范围内仍缺乏充分的量化评估。

　　在本项研究中，论文第一作者和通讯作者、英国的欧洲中期天气预报中心Rebecca Emerton与同事一起，分析了1950年至2024年间全球人类热应激数据集，发现自20世纪70年代以来，最热日夜的体感温度均有所上升。每年最热的十个夜晚变暖速度快于最热的十个白天，全球平均升温速率分别为每十年0.32°C和0.27°C。

　　如今，各大洲都更频繁地出现极端体感温度。与20世纪70年代相比，包括北美南部、欧洲南部、非洲北部和南部以及南美在内的亚热带地区，每年经历强至极端热应激(UTCI值分别≥32°C和≥46°C)的天数增加了多达50天。全球人口中至少经历1天极端热应激的情况已从16%上升至22%，相当于新增10亿人。

本项研究相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

　　论文作者总结认为，无论白天还是夜晚，全球热应激在频率、强度和持续时间上都在增加。他们建议，制订热健康行动计划、建立预警系统、实施城市降温措施，以及将热应激指标纳入气候风险评估，都有助于降低脆弱性。(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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