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售后服务上门服务电话，智能分配单据：写在田野上的答卷

　　原标题：麦收时节丨写在田野上的答卷

　　央广网北京6月22日消息(记者万灵 魏娜 张志武)据中央广播电视总台中国之声《新闻和报纸摘要》报道，这段时间，河北农业大学教授甄文超带着团队一头扎进河北保定高阳县的麦田里，看苗情，查湿度，测数据。他们推广的节水丰产高效种植技术，在麦田里收获了丰收的回响。《麦收时节》本期推出：《写在田野上的答卷》。00:00/00:00

　　六月的冀中平原是一片金色的海洋。田野里，57岁的河北农业大学教授甄文超又带着团队来查看小麦。

　　三十年前，农民为了保收成只能大水漫灌。一亩地灌上百立方米的水，大部分白白蒸发，还泡坏了麦根。种粮大户李满常每次回想起来就觉得心疼。

　　李满常：蒸发比较严重，造成资源的浪费，比如白粉病、茎灰病，都是由高温、高湿造成的。

　　2012年起，甄文超带着团队在田间“安了家”。他们为每一寸土壤精细地设计灌溉方案。多年攻坚，终于突破水分、养分、热量协同高效利用的核心技术，开创了“浅埋滴灌、水肥一体”的节水丰产新模式。

　　李满常站在田间，指着一根根黑色的滴灌带说，以前浇地，要十几个人忙活一天一夜，现在省心多了。

　　李满常：一亩地能节省100立方米水，一个人一天能浇1000亩地，产量提高15%左右。

　　如今，节水丰产高效种植技术已在河北落地普及，甄文超牵头建设的国家粮丰工程河北项目区占全省两成粮田面积，节约地下水40多亿立方米。

　　甄文超：现在我们的粮食生产用水量已经大幅下降，对整个华北地区节水种粮，都发挥了重要的作用。

　　研一学生苏鑫，去年九月刚入学，便一头扎进麦田，完整地跟进麦子从播种到成熟的每一个环节。收割时，他又操控着无人机开始巡查整片麦田长势。

　　年年麦收，岁岁丰盈——这是甄文超和他的团队献给大地最朴素的论文终章。

本月行业报告公开最新政策写在田野上的答卷

　　原标题：麦收时节丨写在田野上的答卷

　　央广网北京6月22日消息(记者万灵 魏娜 张志武)据中央广播电视总台中国之声《新闻和报纸摘要》报道，这段时间，河北农业大学教授甄文超带着团队一头扎进河北保定高阳县的麦田里，看苗情，查湿度，测数据。他们推广的节水丰产高效种植技术，在麦田里收获了丰收的回响。《麦收时节》本期推出：《写在田野上的答卷》。00:00/00:00

　　六月的冀中平原是一片金色的海洋。田野里，57岁的河北农业大学教授甄文超又带着团队来查看小麦。

　　三十年前，农民为了保收成只能大水漫灌。一亩地灌上百立方米的水，大部分白白蒸发，还泡坏了麦根。种粮大户李满常每次回想起来就觉得心疼。

　　李满常：蒸发比较严重，造成资源的浪费，比如白粉病、茎灰病，都是由高温、高湿造成的。

　　2012年起，甄文超带着团队在田间“安了家”。他们为每一寸土壤精细地设计灌溉方案。多年攻坚，终于突破水分、养分、热量协同高效利用的核心技术，开创了“浅埋滴灌、水肥一体”的节水丰产新模式。

　　李满常站在田间，指着一根根黑色的滴灌带说，以前浇地，要十几个人忙活一天一夜，现在省心多了。

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　　如今，节水丰产高效种植技术已在河北落地普及，甄文超牵头建设的国家粮丰工程河北项目区占全省两成粮田面积，节约地下水40多亿立方米。

　　甄文超：现在我们的粮食生产用水量已经大幅下降，对整个华北地区节水种粮，都发挥了重要的作用。

　　研一学生苏鑫，去年九月刚入学，便一头扎进麦田，完整地跟进麦子从播种到成熟的每一个环节。收割时，他又操控着无人机开始巡查整片麦田长势。

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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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