科学家提取近海淡水　全球缺水问题有解了？ 荆晶 由多国科学家组成的联合研究团队今年5月起提取大西洋的近海淡水进行研究，尝试为全球缺水问题提供解决办法。 据美国有线电视新闻网17日报道，一艘载着科学家、工程人员和钻井设备的船5月从美国东北部康涅狄格州出发，前往附近大西洋海域。研究人员在那里度过了三个月，以探索、提取、检测蕴藏在近海的淡水资源。 早在几十年前，就有科学家发现了当地近海蕴藏淡水资源。上世纪六七十年代，科考团队及海洋石油钻探企业有时会意外在那里钻探到淡水。2019年，美国伍兹霍尔海洋研究所和哥伦比亚大学联合宣布“惊人发现”：他们利用电磁波绘制出一张当地近海淡水分布图。该图显示，这片淡水区域覆盖面积广阔，至少从马萨诸塞州附近海域延伸至新泽西州附近海域。研究人员当时认为，这可能是“在全球范围内发现的同类地质构造中规模最大的一个”。 上述发现引发了科学界巨大兴趣：这些淡水来自何处？形成了多久？是否在持续补充？更重要的是，此类近海淡水能否为缺水的世界提供新的淡水资源？ 美国特拉华大学地球科学教授霍利·迈克尔认为，这些淡水形成时间距今已经数千年，当时海平面远低于现在，大陆架暴露在外。 参与今年5月科考项目的科学家利用钻井设备，在近海约305至396米深的区域进行探测，以获取沉积物和水样。 研究人员发现，取自那里的水含盐量远低于海水，接近美国及国际机构所建议的饮用水含盐量标准。目前，这些水样已被送往实验室检测，以确定其中微生物种类以及饮用安全性。 项目负责人、科罗拉多矿业学院地球物理学教授布兰登·杜根说，另一个有待解开的谜团是这些水的“年龄”——可能是200年，也可能2万年。如果检测结果显示是“年轻水”，则表明该水源仍在得到补充；若是“古老水”，则意味着它是一种无法再生的有限资源。依照杜根说法，大约6个月后才能有答案。 此外，研究人员还将探索这些淡水的源头，以便了解它们究竟是来自冰川融水还是雨水。相关研究有助于揭示这些水文系统如何随时间演变。届时，科学家可将这一认知应用到其他已发现近海淡水的地区。有证据表明，各大洲均存在近海淡水储备。 杜根认为，如果一切进展顺利，人类有望在约10年后开始开采近海淡水。 不过，依照美国有线电视新闻网说法，即使这些淡水资源可以利用，如何利用也是一个难题。首先，将淡水从近海抽取上来并运输到岸上需要消耗大量能源，成本将会非常高昂。其次，如何保证淡水在抽取和运输的过程中不被其附近海水污染？若近海淡水层与陆地含水层连通，抽取近海淡水的行为还可能导致陆地含水层受污染。 迈克尔说，以现有水平，开发近海淡水资源成本高，且近海淡水储量有限，保护利用好现有的陆地淡水资源仍是目前首要任务。（完）（新华社专特稿）返回搜狐，查看更多

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多