新华社北京10月3日电（记者刘诗平）中国第15次北冰洋科学考😀察队日前在北冰洋楚科奇海陆坡区发现深层叶绿素极高值。专家认为🎉，这对理解“海雪”的形成机制及评估北极生物碳泵和深层食物网有😘重要的科学价值。 “我们在楚科奇海陆坡区进行的一次CT😉D（温盐深剖面仪）采样作业中，出现了令人惊讶的一幕：CTD在👏下降过程中，荧光探头上的叶绿素值一路飙升，最高达到200毫克🥳每立方米，是我国历次北极科考作业中发现的最高值。”本次考察队🤔生物组组长、自然资源部第二海洋研究所副研究员郝锵说。 🤔郝锵介绍，经考察队研究同意，科考队员在“雪龙2”号实验室保障👏团队配合下随即开展加密采样作业，尝试对这一叶绿素峰值进行捕捉👍分析。 初步结果表明，该叶绿素峰值位于跃层的边缘，主要🔥由大型的链状和针刺形硅藻构成，其中粒径大于20微米的浮游植物😴占比超过九成。 “和中低纬度海洋中常见的次表层叶绿素高❤️值不同，北冰洋的这个水下叶绿素峰值极为尖锐，比表层值高100😘多倍，且位置和强度并不稳定，叶绿素浓度数小时内降幅可超过50🥳%。这表明该叶绿素极高值似乎处于正在‘崩解’的状态中。”郝锵🙄说。 考察队初步研判认为，这一现象很可能是“海雪”的前😂体，成因可能是海冰融化期浮游植物旺发后，在特定湍流和化学条件😀下形成藻类聚合效应，从而在特定水层聚集达到极高的浓度，并在积😴累到一定规模后崩解下沉。 海雪因其外观类似飘雪而得名，🤗是海洋中由硅藻等浮游植物残骸、浮游动物粪便、细菌、胞外聚合物😂及无机矿物组成的絮状复合体，直径通常为0.5毫米至10毫米，😎沉降速度约为10米至200米每天。与温带海域相比，极地海雪因🤔低温抑制细菌分解而具有更大的规模和更长的续存时间。 郝😉锵表示，这一过程将导致海洋上层浮游植物光合作用吸收二氧化碳所🤯形成的有机碳快速向深海输出，从而形成所谓“生物碳泵”效应。另🔥一方面，如此大规模的有机碳沉降，还会形成“食物脉冲”进入深海🚀和底栖生态系统。因此，这一现象对理解北极碳循环和海洋深层食物🎉网有非常重要的科学价值。返回搜狐，查看更多

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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多