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售后服务上门服务电话，智能分配单据：长江十年行｜有记录以来首例“头位分娩”长江江豚满月

　　武汉6月22日电 (孙慧 周硕 马芙蓉)一头编号为“小26”的雄性长江江豚22日迎来满月。目前，其体长已超80厘米，体重约9公斤，各项生长发育指标均正常。“小26”是长江江豚人工种群有记录以来的首例“头位分娩”江豚。

长江江豚“小26”与母亲“福久”在饲养池内游动。武汉白鱀豚保护基金会供图

　　“小26”的妈妈“福久”今年18岁，于2011年由鄱阳湖引进至中国科学院水生生物研究所白鱀豚馆。“小26”的爸爸“淘淘”将满21岁，是世界上第一头在全人工环境中成功繁育的长江江豚。“小26”是“福久”与“淘淘”第三次联袂繁育的结晶，承载着种群延续的新希望。

　　本次分娩由科研团队全程跟踪监测。5月22日17时23分，“福久”正式启动分娩，“小26”以罕见头位方式露出母体，17时27分完整娩出，全程仅约4分钟，而常规尾位分娩一般需持续1.5小时至2.5小时。

　　据介绍，对于海豚、江豚等齿鲸动物而言，尾部先娩出是常态分娩方式。此次长江江豚头位分娩的成功观察，为进一步了解其繁殖规律提供了重要研究素材。

　　“小26”出生时体长约70厘米、体重约5公斤。出生后即刻自主游向水面完成首次呼吸。“福久”凭借丰富繁育经验，在“小26”出生仅6.5小时便完成首次哺乳，这也是首次记录到江豚在胎盘尚未娩出前完成哺乳的案例。

长江江豚“小26”与母亲“福久”在饲养池内游动。武汉白鱀豚保护基金会供图

　　经过一个月生长，“小26”体重较出生时近乎翻倍，其灵动活泼，可自主完成冲浪、池底探索等动作，哺乳频次、行为发展及生长发育各项指标均正常，同时对饲养训练人员较为亲近。

　　中国科学院水生生物研究所长江江豚繁育保护中心主任郝玉江表示，2026年是我国开展长江江豚人工饲养30周年。目前，团队已建立较为成熟的人工饲养和繁育技术体系，形成相应技术规范及科研支撑体系。“十五五”期间，团队将持续攻坚长江江豚人工授精、试管胚胎等辅助生殖技术。(完)

今日行业报告发布新政策变化长江十年行｜有记录以来首例“头位分娩”长江江豚满月

　　武汉6月22日电 (孙慧 周硕 马芙蓉)一头编号为“小26”的雄性长江江豚22日迎来满月。目前，其体长已超80厘米，体重约9公斤，各项生长发育指标均正常。“小26”是长江江豚人工种群有记录以来的首例“头位分娩”江豚。

长江江豚“小26”与母亲“福久”在饲养池内游动。武汉白鱀豚保护基金会供图

　　“小26”的妈妈“福久”今年18岁，于2011年由鄱阳湖引进至中国科学院水生生物研究所白鱀豚馆。“小26”的爸爸“淘淘”将满21岁，是世界上第一头在全人工环境中成功繁育的长江江豚。“小26”是“福久”与“淘淘”第三次联袂繁育的结晶，承载着种群延续的新希望。

　　本次分娩由科研团队全程跟踪监测。5月22日17时23分，“福久”正式启动分娩，“小26”以罕见头位方式露出母体，17时27分完整娩出，全程仅约4分钟，而常规尾位分娩一般需持续1.5小时至2.5小时。

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长江江豚“小26”与母亲“福久”在饲养池内游动。武汉白鱀豚保护基金会供图

　　经过一个月生长，“小26”体重较出生时近乎翻倍，其灵动活泼，可自主完成冲浪、池底探索等动作，哺乳频次、行为发展及生长发育各项指标均正常，同时对饲养训练人员较为亲近。

　　中国科学院水生生物研究所长江江豚繁育保护中心主任郝玉江表示，2026年是我国开展长江江豚人工饲养30周年。目前，团队已建立较为成熟的人工饲养和繁育技术体系，形成相应技术规范及科研支撑体系。“十五五”期间，团队将持续攻坚长江江豚人工授精、试管胚胎等辅助生殖技术。(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

《长图丨田》间：的对话