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售后服务上门服务电话，智能分配单据：兰州厨具老板自学英语走红：只要开始，就不算晚

　　兰州6月16日电 (王牧雨 王子予 石娇艳)近日，在甘肃省兰州市雁滩日杂批发市场一厨具店老板，用一口标准流利的英语讲解自家商品的视频在社交媒体平台意外走红，吸引了大量网友关注。谈及自学英语，该厨具店老板王程在接受记者采访时表示：“只要开始，就不算晚。”

图为甘肃省兰州市雁滩日杂批发市场，厨具店老板王程在看店时用英文写日记。王子予 摄

　　王程出生于1993年，初中学历。他的英语学习之路始于2017年，一次看似普通却意义深远的自我反思。“有一天我坐在公交车上突然意识到，自己24岁却一事无成。”王程回忆说。

　　谈及学习英语的最初动力，他坦言源于对迈克尔·杰克逊的喜爱。“想了解他的故事，我就必须懂英语。”

　　没有基础，就从音标开始学，回忆最初的学习状态，他用“非常投入”来形容。王程回忆道：“那时候基本从早到晚脑子里都是英语，甚至一度半夜起床出门去车里打开英语视频做跟读练习。”虽然过程有些“极端”，但长期高强度投入，也让他逐渐完成了从零基础到能够开口用英文表达的跨越。

　　随着学习深入，王程开始尝试与他人交流。起初，他通过网络平台与来自全国各地的英语学习者聊天，他说：“第一次全英文对话交流后特别兴奋，就像打开了新世界的大门。”尽管一开始也会担心出错，但在不断练习中，他逐渐建立起信心，变得更加开朗自信。在他看来，英语学习带来的改变远不止语言能力本身，“通过学习和阅读，思维也发生了积极的变化。”

　　事实上，王程的“走红”并非偶然。早在2020年前后，他便开始在视频号发布内容，最初是健身打卡视频，用来督促自己坚持训练。“靠自己很难坚持，但发到视频平台上就像有人在监督。”这一习惯延续多年。2026年6月初，他发布用英语介绍厨具产品视频，希望能继续提升自己的同时，也为家庭生意带来新的可能。没想到，一条介绍汤桶的视频迅速走红，几天时间内他的短视频账号收获大量点赞和关注。

图为王程打理店内生意。王子予 摄

　　尽管流量带来了许多关注，王程依然保持理性。他表示，目前并未考虑直播带货等商业化路径。相比之下，他更看重英语在现实生活中的实际价值。

　　几年前，一对来自法国的夫妇到店购物，他鼓起勇气用简单英语进行介绍，并写下英文清单，对方竖起大拇指的那一刻，让他至今难忘，“那是一种很真实的成就感。”王程说。

　　在学习英语的过程中，他也曾遭遇质疑。有人认为，“卖厨具没必要学英语”。对此，他并不在意，“这不仅是工具，更是兴趣。”如今，他已形成规律的生活节奏：每天跑步锻炼、阅读学习、练习英语，白天经营店铺，晚上通过电影等方式继续输入语言。

　　“每天都在重复，但每天也都有进步。”王程说。在他看来，英语不仅是一门语言，更是一扇通往更广阔世界的窗口。(完)

本月行业报告更新重大研究成果兰州厨具老板自学英语走红：只要开始，就不算晚

　　兰州6月16日电 (王牧雨 王子予 石娇艳)近日，在甘肃省兰州市雁滩日杂批发市场一厨具店老板，用一口标准流利的英语讲解自家商品的视频在社交媒体平台意外走红，吸引了大量网友关注。谈及自学英语，该厨具店老板王程在接受记者采访时表示：“只要开始，就不算晚。”

图为甘肃省兰州市雁滩日杂批发市场，厨具店老板王程在看店时用英文写日记。王子予 摄

　　王程出生于1993年，初中学历。他的英语学习之路始于2017年，一次看似普通却意义深远的自我反思。“有一天我坐在公交车上突然意识到，自己24岁却一事无成。”王程回忆说。

　　谈及学习英语的最初动力，他坦言源于对迈克尔·杰克逊的喜爱。“想了解他的故事，我就必须懂英语。”

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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

这：能怪敌人太凶残吗