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售后服务上门服务电话，智能分配单据：北京温潮减河工程首座跨河桥梁建成通车

　　北京6月22日电 (陈杭 周杰 高韦懿)记者22日从北京市水务局获悉，随着最后一批交通标线施划完成，北京温潮减河工程关键节点——温榆河左堤路桥正式建成投入使用，按期实现主汛期前通车目标。这座桥梁是温潮减河工程首座完工并投入使用的跨河路桥。

温潮减河工程首座跨河桥梁建成通车。北京市水务局供图

　　此次通车的温榆河左堤路桥位于温潮减河起点，横跨温榆河与温潮减河交汇处。桥梁全长267米，设计为双向单车道，整体呈南北走向，贯通了温榆河左堤防汛巡护通道，将有力保障防汛巡查与应急处置车辆快速抵达重点防护区域，提升险情处置效率，在北京主汛期将要来临之际，为安全度汛筑牢坚实防线。同时，桥梁配套的慢行通道衔接了温榆河及在建温潮减河未来的滨水绿道，可满足市民休闲游览需求，并为附近居民提供出行便利。

　　据温潮减河工程项目负责人介绍，该桥梁建设过程中面临地下水位高、冬季施工气温低、汛前工期紧张等挑战。北京市水务建设管理事务中心组织施工单位优化全流程施工组织，分区分段设置导行路前置施工等一系列管理与技术手段，系统性完善基坑支护、冬季保温养护、水下桩基护壁等专项措施。工程完工后，桥梁荷载及通行配套各项功能性试验全部顺利通过，主体与附属设施各项技术指标均满足设计要求。在严守质量安全底线的前提下，桥梁顺利按照计划节点完工通车。

　　温潮减河工程是“通州堰”分洪体系的重要一环，不仅承担着流域分洪泄洪的关键任务，还兼顾生态修复和滨水休闲等综合功能，主要建设内容包括新挖河道13公里、新建改建桥梁20座及配套水闸等，计划2027年底完工。目前，工程整体形象进度已过半。下一步，北京市水务建设管理事务中心将充分依托温榆河左堤路桥通车形成的交通优势，进一步优化施工组织，稳步推动温潮减河工程有序建设。(完)

本月监管部门公布最新研究成果北京温潮减河工程首座跨河桥梁建成通车

　　北京6月22日电 (陈杭 周杰 高韦懿)记者22日从北京市水务局获悉，随着最后一批交通标线施划完成，北京温潮减河工程关键节点——温榆河左堤路桥正式建成投入使用，按期实现主汛期前通车目标。这座桥梁是温潮减河工程首座完工并投入使用的跨河路桥。

温潮减河工程首座跨河桥梁建成通车。北京市水务局供图

　　此次通车的温榆河左堤路桥位于温潮减河起点，横跨温榆河与温潮减河交汇处。桥梁全长267米，设计为双向单车道，整体呈南北走向，贯通了温榆河左堤防汛巡护通道，将有力保障防汛巡查与应急处置车辆快速抵达重点防护区域，提升险情处置效率，在北京主汛期将要来临之际，为安全度汛筑牢坚实防线。同时，桥梁配套的慢行通道衔接了温榆河及在建温潮减河未来的滨水绿道，可满足市民休闲游览需求，并为附近居民提供出行便利。

　　据温潮减河工程项目负责人介绍，该桥梁建设过程中面临地下水位高、冬季施工气温低、汛前工期紧张等挑战。北京市水务建设管理事务中心组织施工单位优化全流程施工组织，分区分段设置导行路前置施工等一系列管理与技术手段，系统性完善基坑支护、冬季保温养护、水下桩基护壁等专项措施。工程完工后，桥梁荷载及通行配套各项功能性试验全部顺利通过，主体与附属设施各项技术指标均满足设计要求。在严守质量安全底线的前提下，桥梁顺利按照计划节点完工通车。

　　温潮减河工程是“通州堰”分洪体系的重要一环，不仅承担着流域分洪泄洪的关键任务，还兼顾生态修复和滨水休闲等综合功能，主要建设内容包括新挖河道13公里、新建改建桥梁20座及配套水闸等，计划2027年底完工。目前，工程整体形象进度已过半。下一步，北京市水务建设管理事务中心将充分依托温榆河左堤路桥通车形成的交通优势，进一步优化施工组织，稳步推动温潮减河工程有序建设。(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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