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售后服务上门服务电话，智能分配单据：滨北线大桥汛期出险 百余名铁路人奋战9小时抢通
哈尔滨6月22日电 题：滨北线大桥汛期出险 百余名铁路人奋战9小时抢通
作者 康健
“雨停了，我们要重点对路基边坡溜坍、桥涵水位上升、侧沟排水不畅进行检查，大雨过后最容易出状况。”20日5时许，周传鹏紧了紧雨衣，回头对搭档牛力说。此时，两人已在滨北单线的防洪重点区段连续巡守了许久。雨后泥泞，周传鹏走在前面，视线细细地扫过路基边坡，两人深一脚浅一脚地向198公里65米大桥走去。
铁路员工对铁道路基进行抢修。哈铁供图滨北线是黑龙江省北部交通枢纽通道，承担边境客流、北大荒粮食外运核心任务。这座桥位于黑龙江绥棱县冯友屯旁，是中国铁路哈尔滨局集团有限公司绥化工务段巡守任务中最关键的点位之一，进入汛期水位一涨，桥台基础经受的考验就来了，巡守的频次也随之加密。今年54岁的周传鹏是绥化工务段绥棱线路车间的一名线路工，已经在这里工作了整整30年，这座桥的每一寸钢轨、每一块石砟他都烂熟于心。
大桥全长126米，检查时，两人要逐墩查看、逐段排查，从桥面到桥下、从护锥到路基，一处都不放过。走到中间，周传鹏发现桥台护锥出现了下沉错位，台后路基也有溜坍迹象。周传鹏一把抓起对讲机向车站、调度及车间报告，而他和牛力就守在桥头，用对讲机一遍遍汇报着现场变化，直到抢修队伍抵达。
120余名铁路员工迅速调集，轨道车、钩机、发电机等16台大中型抢修设备早以整装待发，运送200吨块石、20根钢轨等路料赶到现场。作业面不足300平方米，大伙儿卸块石、打桩、码砌、装轨束梁，一道道工序有条不紊地推进。大锤声、号子声、对讲机里的联控声交织在一起，忙而有序。
滨北单线198公里65米大桥恢复通行条件。 哈铁供图16时18分，经过9个多小时的连续奋战，滨北单线198公里65米大桥恢复通行条件。周传鹏摘下手套，揉了揉布满血丝的眼睛，不远处，牛力正喝着水，两人相视一笑。(完)
今日研究机构披露重要行业成果滨北线大桥汛期出险 百余名铁路人奋战9小时抢通
哈尔滨6月22日电 题：滨北线大桥汛期出险 百余名铁路人奋战9小时抢通
作者 康健
“雨停了，我们要重点对路基边坡溜坍、桥涵水位上升、侧沟排水不畅进行检查，大雨过后最容易出状况。”20日5时许，周传鹏紧了紧雨衣，回头对搭档牛力说。此时，两人已在滨北单线的防洪重点区段连续巡守了许久。雨后泥泞，周传鹏走在前面，视线细细地扫过路基边坡，两人深一脚浅一脚地向198公里65米大桥走去。
铁路员工对铁道路基进行抢修。哈铁供图滨北线是黑龙江省北部交通枢纽通道，承担边境客流、北大荒粮食外运核心任务。这座桥位于黑龙江绥棱县冯友屯旁，是中国铁路哈尔滨局集团有限公司绥化工务段巡守任务中最关键的点位之一，进入汛期水位一涨，桥台基础经受的考验就来了，巡守的频次也随之加密。今年54岁的周传鹏是绥化工务段绥棱线路车间的一名线路工，已经在这里工作了整整30年，这座桥的每一寸钢轨、每一块石砟他都烂熟于心。
大桥全长126米，检查时，两人要逐墩查看、逐段排查，从桥面到桥下、从护锥到路基，一处都不放过。走到中间，周传鹏发现桥台护锥出现了下沉错位，台后路基也有溜坍迹象。周传鹏一把抓起对讲机向车站、调度及车间报告，而他和牛力就守在桥头，用对讲机一遍遍汇报着现场变化，直到抢修队伍抵达。
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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