“焊接状元”李朋朋,用青春年华续写新时代“工匠精神”
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主播:近日,中央文明办发布2025年第二次“中国好人榜”,中⭐建钢构天津有限公司的李朋朋光荣上榜,获评敬业奉献类中国好人。😡李朋朋是中建钢构天津公司职工创新工作室焊接工艺研究组组长、国👍家高技能人才培训基地首席技师。20年间,他从一线产业工人成长😜为“钢结构行业焊接状元”,再把经验技能传授给更多的年轻焊工,😂用青春年华续写新时代“工匠精神”。来听记者张歆的报道: 🙌 工作日上午,中建钢构天津有限公司的生产厂房内一片忙碌场景,😴李朋朋指着在焊接工序生产线上作业的一台机械臂介绍说: 🎉【现场音:现在看到的就是我们中建钢构自主研发的焊接机器人总成👍工作站,它主要适用于比较规则的钢柱和钢梁的焊接,对比传统的人🤩工焊接效率能够提升一倍。】 李朋朋来自河南农村,37岁🥳的他,与焊接结缘已有20年。2005年,李朋朋跟随舅舅到上海🤯打工,懵懵懂懂地入了行,从学徒做起,感受到焊接工作的辛苦: 🙄 【录音:没接触过这个行业,人家在焊的时候我想看,侧着侧❤️着脸烤了眼睛也打了。电弧光本身也热,我记得第一次打眼的时候,😂一夜也睡不着觉,眼睛在流眼泪,鼻子在流鼻涕,难受得不行的。】🤗 为了学手艺,李朋朋白天工作,晚上就悄悄拿着厂里的废弃😀边角料练习。手上磨出血泡、磨出茧子,身上被高温焊渣、焊件烫伤⭐、被尖锐的金属割伤,这些都没有阻挡他的脚步。通过日复一日的练😡习,李朋朋的焊接技艺逐渐在同龄人中遥遥领先。 2014🙌年,中建钢构天津厂区正式投产,李朋朋凭借过硬的技能加入其中,🌟成为一名一线焊工。随着建筑行业向高层、大跨度、复杂结构方向发😴展,高强度钢材应用增多、新型建筑材料不断涌现、对焊接工人的技😍能要求也更高。李朋朋先后参与了科威特国民银行、迪拜地铁、北京😁新机场等国内外重大工程的建设,在实践中不断突破自我: 👍【录音:在2016年的时候,我们干那个科威特国民银行,它是个😴锥形的(构件),口儿大尾巴小,需要人彻底趴进去,只能趴在那个🤔钢板上,还够不着那条焊缝,然后抱着一个竹竿,把焊枪绑在竹竿上😢面。下面铺上一层石棉布,但是里面的温度达到了120度左右,我❤️进去的时候吸了一口气,感觉鼻子里面的鼻毛都要给烧掉一样。进去🙌可能三分钟,这一条焊缝焊个两道,就要出来了。(构件)80毫米😁厚,里面不能返修。总共就三件,但是我们焊了10多天,因为太难😢弄了。】 十多年间,李朋朋完成了许多像这样的高难度挑战😴,专业技能突飞猛进。他代表企业参加国际焊接技能大赛、中国技能😡大赛等国内外专业赛事,荣获“全国技术能手”、“钢结构行业焊接🌟状元”等多项荣誉,又把在比赛和工作中积累的经验应用于更广泛的🚀场景: 【录音:我们买了5台悬臂气体保护焊打底机,从买👏回来以后,大家用着都感觉这个东西不好用。包括厂家来给我们调试💯,焊缝根部都不合格,就一直闲置了。然后我就自己到岗位上用去这⭐个设备焊,看看到底是怎么了?当时我做了一个1:1的试件,焊的🔥时候发现电弧根本作用不到坡口的两侧。通过调整焊接参数、调整坡🌟口间隙,把这个设备给用好了。当时给厂子里面带来的效益也是比较🤯明显的。我们的一个班组,在上个月没有用这台设备之前,一个班组🔥完成2000吨的产量,用了这个设备以后,立马第二个月是470🙌0吨。】 2016年,中建钢构天津有限公司成立职工创新😎工作室,李朋朋成为焊接工艺研究组组长。他将自己的工作经验、焊😜接技巧、学习心得毫不保留地传授给一批又一批的年轻人。中建钢构🥳天津有限公司焊工黄艳龙是个00后,说起师父李朋朋,黄艳龙心悦🥳诚服: 【录音:他生活中特别随和,但是教我们的时候非常😡严格。按理说已经合格了,但是还有1~2毫米的瑕疵,被师父看见😉之后,一顿批评,一定要做到最好。】 截至目前,李朋朋所🤔在的焊接培训中心已经累计为公司培养输送高级焊接人才上千名,成😂为天津市首批“海河工匠”企业培训基地和公共实训基地,以及全国🙄钢结构行业首个国家级高技能人才培训基地。李朋朋还带领一批青年😴技术骨干先后完成了多项专业焊接工艺的改善,开发出应用于不同场💯景的专业设备,大幅降低了焊接成本,提升焊接质量。 放眼😀未来,李朋朋希望在专业道路上继续前行,以科技创新推动产业进步😢,成为“制造强国”之路上的积极践行者: 【录音:对于产❤️业生产来说,要打开思维。真正要提升产业行业价值,那就要靠技术🚀。挑战更多了,对人的要求也更高了,我们掌握的知识要更全面,去😴完成你该完成的使命。】返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)
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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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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
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