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售后服务上门服务电话，智能分配单据：百余件清代至民国鼻烟壶山西太原展出

　　太原6月26日电 (记者 杨静 胡健)“掌中珍玩——鼻烟壶精品展”26日在山西省太原市博物馆开展，此次展览精选武汉博物馆珍藏的百余件清代至民国时期鼻烟壶精品，以“方寸藏万象，掌中见乾坤”为主题，向观众呈现这一袖珍艺术的独特魅力。

6月26日，市民在山西省太原市博物馆观赏展出的鼻烟壶展品。(太原市博物馆供图)

　　鼻烟壶是融合绘画、书法、雕刻等技艺的袖珍艺术瑰宝。鼻烟于明代万历年间自欧洲传入中国，起初盛行于宫廷与贵族圈层，鼻烟壶随之应运而生。至清代，鼻烟壶制作臻于鼎盛，宫廷造办处广召能工巧匠，将中国传统工艺美术如绘画、烧瓷、施釉等运用于鼻烟壶上。

　　其中，内画鼻烟壶自清嘉庆年间出现以来，历经两百余年传承，已成为中国特有的传统工艺品种。2006年，衡水内画被列入第一批国家级非物质文化遗产代表性项目名录；2008年，北京内画鼻烟壶入选第二批国家级非物质文化遗产代表性项目名录。

　　本次展览分为“斑斓彩色——玻璃鼻烟壶”“山岳精髓——玉石鼻烟壶”“陶瓷生花——瓷鼻烟壶”“珍奇斗艳——多材质鼻烟壶”四大单元，集中呈现套料、内画、巧雕、雕瓷等经典工艺。展品材质涵盖玻璃、玉石、陶瓷、琥珀、蜜蜡、螺钿等，品类丰富、工艺精湛。

　　值得一提的是，展览还汇聚了清末民初内画名家周乐元、马少宣、叶仲三等内画名家的传世佳作。周乐元原为宫廷宫灯画师，其内画作品以山水、花鸟、鱼虫为主题，色彩淡雅，颇具文人画气韵；马少宣、叶仲三则与周乐元并称内画鼻烟壶三大画匠。(完)

本周行业报告披露重要变化百余件清代至民国鼻烟壶山西太原展出

　　太原6月26日电 (记者 杨静 胡健)“掌中珍玩——鼻烟壶精品展”26日在山西省太原市博物馆开展，此次展览精选武汉博物馆珍藏的百余件清代至民国时期鼻烟壶精品，以“方寸藏万象，掌中见乾坤”为主题，向观众呈现这一袖珍艺术的独特魅力。

6月26日，市民在山西省太原市博物馆观赏展出的鼻烟壶展品。(太原市博物馆供图)

　　鼻烟壶是融合绘画、书法、雕刻等技艺的袖珍艺术瑰宝。鼻烟于明代万历年间自欧洲传入中国，起初盛行于宫廷与贵族圈层，鼻烟壶随之应运而生。至清代，鼻烟壶制作臻于鼎盛，宫廷造办处广召能工巧匠，将中国传统工艺美术如绘画、烧瓷、施釉等运用于鼻烟壶上。

　　其中，内画鼻烟壶自清嘉庆年间出现以来，历经两百余年传承，已成为中国特有的传统工艺品种。2006年，衡水内画被列入第一批国家级非物质文化遗产代表性项目名录；2008年，北京内画鼻烟壶入选第二批国家级非物质文化遗产代表性项目名录。

　　本次展览分为“斑斓彩色——玻璃鼻烟壶”“山岳精髓——玉石鼻烟壶”“陶瓷生花——瓷鼻烟壶”“珍奇斗艳——多材质鼻烟壶”四大单元，集中呈现套料、内画、巧雕、雕瓷等经典工艺。展品材质涵盖玻璃、玉石、陶瓷、琥珀、蜜蜡、螺钿等，品类丰富、工艺精湛。

　　值得一提的是，展览还汇聚了清末民初内画名家周乐元、马少宣、叶仲三等内画名家的传世佳作。周乐元原为宫廷宫灯画师，其内画作品以山水、花鸟、鱼虫为主题，色彩淡雅，颇具文人画气韵；马少宣、叶仲三则与周乐元并称内画鼻烟壶三大画匠。(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

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