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售后服务上门服务电话，智能分配单据：中国地震局发布青海海西6.3级地震烈度图

　　6月18日电 据中国地震局网站消息，2026年6月16日17时06分，在青海海西蒙古族藏族自治州大柴旦行政委员会发生6.3级地震，震源深度10公里。地震发生后，中国地震局派出地震现场工作队，依照《地震现场工作 第3部分：调查规范》(GB/T 18208.3-2011)、《中国地震烈度表》(GB/T 17742-2020)、《地震烈度现场评定》(DB/T 107-2025)等标准规范要求，在灾区范围内开展烈度调查工作。通过对灾区69个调查点的震害调查，参考余震分布、震源机制解、仪器烈度分布图等科技支撑成果，结合强震动观测记录，确定了此次地震的烈度分布，完成了《青海海西6.3级地震烈度图》编制工作，现正式向社会发布。

　　地震烈度分布

　　此次地震最高烈度为Ⅷ度(8度)，等震线长轴呈北西走向，长轴约112公里，短轴约70公里。Ⅵ度(6度)区及以上面积约6144平方公里，共涉及青海省海西蒙古族藏族自治州大柴旦行政委员会柴旦镇、锡铁山镇，德令哈市怀头他拉镇3个镇。

　　Ⅷ度(8度)区面积约31平方公里，主要涉及青海省海西蒙古族藏族自治州大柴旦行政委员会柴旦镇。

　　Ⅶ度(7度)区面积约957平方公里，主要涉及青海省海西蒙古族藏族自治州大柴旦行政委员会柴旦镇，德令哈市怀头他拉镇2个镇。

　　Ⅵ度(6度)区面积约5156平方公里，主要涉及青海省海西蒙古族藏族自治州大柴旦行政委员会柴旦镇、锡铁山镇，德令哈市怀头他拉镇3个镇。

图片来源：中国地震局网站

　　本图涉及名词解释

　　Ⅷ度(8度)：未经抗震设防的砖混结构房屋少数严重破坏和毁坏，多数中等和轻微破坏；设防的砖混结构房屋少数中等破坏和严重破坏，多数轻微破坏和基本完好；框架结构房屋少数中等破坏，多数轻微破坏和基本完好，混凝土路面出现裂缝。

　　Ⅶ度(7度)：未经抗震设防的砖混结构房屋少数中等破坏，多数轻微破坏和基本完好；设防的砖混结构房屋少数轻微破坏和中等破坏，多数基本完好；框架结构房屋少数轻微破坏和中等破坏，大多数基本完好。

　　Ⅵ度(6度)：未经抗震设防的砖木结构房屋少数轻微破坏和中等破坏，多数基本完好；未经抗震设防的砖混结构房屋少数轻微破坏和中等破坏，大多数基本完好；设防的砖混结构房屋少数或个别轻微破坏，绝大多数基本完好；框架结构房屋少数或个别轻微破坏，绝大多数基本完好。

今日行业协会传递重大报告中国地震局发布青海海西6.3级地震烈度图

　　6月18日电 据中国地震局网站消息，2026年6月16日17时06分，在青海海西蒙古族藏族自治州大柴旦行政委员会发生6.3级地震，震源深度10公里。地震发生后，中国地震局派出地震现场工作队，依照《地震现场工作 第3部分：调查规范》(GB/T 18208.3-2011)、《中国地震烈度表》(GB/T 17742-2020)、《地震烈度现场评定》(DB/T 107-2025)等标准规范要求，在灾区范围内开展烈度调查工作。通过对灾区69个调查点的震害调查，参考余震分布、震源机制解、仪器烈度分布图等科技支撑成果，结合强震动观测记录，确定了此次地震的烈度分布，完成了《青海海西6.3级地震烈度图》编制工作，现正式向社会发布。

　　地震烈度分布

　　此次地震最高烈度为Ⅷ度(8度)，等震线长轴呈北西走向，长轴约112公里，短轴约70公里。Ⅵ度(6度)区及以上面积约6144平方公里，共涉及青海省海西蒙古族藏族自治州大柴旦行政委员会柴旦镇、锡铁山镇，德令哈市怀头他拉镇3个镇。

　　Ⅷ度(8度)区面积约31平方公里，主要涉及青海省海西蒙古族藏族自治州大柴旦行政委员会柴旦镇。

　　Ⅶ度(7度)区面积约957平方公里，主要涉及青海省海西蒙古族藏族自治州大柴旦行政委员会柴旦镇，德令哈市怀头他拉镇2个镇。

　　Ⅵ度(6度)区面积约5156平方公里，主要涉及青海省海西蒙古族藏族自治州大柴旦行政委员会柴旦镇、锡铁山镇，德令哈市怀头他拉镇3个镇。

图片来源：中国地震局网站

　　本图涉及名词解释

　　Ⅷ度(8度)：未经抗震设防的砖混结构房屋少数严重破坏和毁坏，多数中等和轻微破坏；设防的砖混结构房屋少数中等破坏和严重破坏，多数轻微破坏和基本完好；框架结构房屋少数中等破坏，多数轻微破坏和基本完好，混凝土路面出现裂缝。

　　Ⅶ度(7度)：未经抗震设防的砖混结构房屋少数中等破坏，多数轻微破坏和基本完好；设防的砖混结构房屋少数轻微破坏和中等破坏，多数基本完好；框架结构房屋少数轻微破坏和中等破坏，大多数基本完好。

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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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