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售后服务上门服务电话，智能分配单据：（投资中国）西门子医疗大中华区总裁：中国是全球创新与智造核心枢纽
北京6月22日电 (记者 尹倩芸)西门子医疗大中华区总裁、全球领导委员会成员王皓22日接受记者专访时表示，中国不仅是举足轻重的市场，更是企业全球创新与智造的核心枢纽。
第四届中国国际供应链促进博览会(“链博会”)当日在北京开幕，今年是西门子医疗首次参展。王皓表示，中国具备从原材料采购到生产制造、销售和售后服务的完整产业链，供应链规模大且多元全面。同时，中国产业链正迈向高端化和绿色化，为企业在华发展提供有力支持。
第四届中国国际供应链促进博览会22日在北京开幕，西门子医疗首次参展。 (西门子医疗 供图)王皓说，目前西门子医疗在华已构建起供应链本土化率超80%的完整价值链，拥有六大研发生产基地，累计150余款产品实现国产并出口全球150多个国家和地区。
其中，西门子医疗北京肿瘤医学基地打通了从核心部件到整机、从硬件到软件的完整闭环，成为西门子医疗全球品类最全的放疗研发制造中心；西门子医疗深圳基地是其全球磁共振业务中唯一具有完整价值链的基地，实现了全线磁共振系统的国产化，成为西门子医疗全球高端磁共振设备的核心供给源头。
供应链协同也是企业在华布局的重要内容。王皓介绍，公司不仅将整机生产落地中国，更将核心技术零部件的研发与制造环节植根本土，同时推动供应链向“高端、智能、绿色”转型，带动上下游供应商共同成长。一些区域性企业在这一过程中实现技术突破，成长为具备国际竞争力的专精特新“小巨人”企业。
王皓强调，近年来中国创新展现出蓬勃生机，对西门子医疗的全球创新至关重要。目前，西门子医疗诸多创新产品已深度融合中国团队的研发成果，“我们不仅要将世界最顶尖的技术产品第一时间引入中国，更要把中国创新、中国成果推向全球。”
面向未来，王皓表示，企业将继续加大本地研发与生产投入。预计2027年，其新投资的深圳全新高端医疗设备研发制造基地将投入运营。
链博会首日，西门子医疗宣布进一步加大在无锡的投资，持续深化高端医疗器械核心零部件在中国的投入与布局。据介绍，无锡基地近年来在高端影像设备核心部件的本土化方面屡获突破。(完)
今日相关部门传达行业研究成果（投资中国）西门子医疗大中华区总裁：中国是全球创新与智造核心枢纽
北京6月22日电 (记者 尹倩芸)西门子医疗大中华区总裁、全球领导委员会成员王皓22日接受记者专访时表示，中国不仅是举足轻重的市场，更是企业全球创新与智造的核心枢纽。
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第四届中国国际供应链促进博览会22日在北京开幕，西门子医疗首次参展。 (西门子医疗 供图)王皓说，目前西门子医疗在华已构建起供应链本土化率超80%的完整价值链，拥有六大研发生产基地，累计150余款产品实现国产并出口全球150多个国家和地区。
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王皓强调，近年来中国创新展现出蓬勃生机，对西门子医疗的全球创新至关重要。目前，西门子医疗诸多创新产品已深度融合中国团队的研发成果，“我们不仅要将世界最顶尖的技术产品第一时间引入中国，更要把中国创新、中国成果推向全球。”
面向未来，王皓表示，企业将继续加大本地研发与生产投入。预计2027年，其新投资的深圳全新高端医疗设备研发制造基地将投入运营。
链博会首日，西门子医疗宣布进一步加大在无锡的投资，持续深化高端医疗器械核心零部件在中国的投入与布局。据介绍，无锡基地近年来在高端影像设备核心部件的本土化方面屡获突破。(完)
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