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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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