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售后服务上门服务电话，智能分配单据：中国LPR连续13个月维持不变

　　中新经纬6月22日电 中国贷款市场报价利率(LPR)连续第13个月不变。

　　中国人民银行授权全国银行间同业拆借中心公布，2026年6月22日贷款市场报价利率(LPR)为：1年期LPR为3.0%，5年期以上LPR为3.5%。以上LPR在下一次发布LPR之前有效。

来源：全国银行间同业拆借中心网站

　　中新经纬注意到，自2025年6月以来，两个期限品种的LPR连续第13个月保持不变。

　　在近日的2026陆家嘴论坛上，中国人民银行行长潘功胜提到，为进一步推动货币政策框架向价格型转型，增强短端利率调控的精准性和有效性，将对利率调控机制进行进一步探索和优化：一方面，在2024年7月设立临时隔夜正/逆回购工具的基础上，完善工具使用机制，并将操作利率调整为7天期逆回购操作利率加、减25个基点，区间由70个基点收窄为50个基点；另一方面，进一步丰富公开市场操作工具箱，适时增加隔夜逆回购操作品种，更好地匹配银行体系短期的流动性需求。

　　银河证券分析，当前资金面由超宽松收紧可能已在尾声，后续再度大幅收紧的概率下降，中长期流动性充裕的大环境不会改变，且央行宣布收窄隔夜利率走廊等操作也在维稳当前资金利率运行，流动性投放也更加灵活精准，因此后续央行进一步的动作和信号仍值得重点关注。

　　湘财证券认为，下半年货币政策有望延续结构调整取向，降准降息等总量工具仍留有空间，若经济保持韧性，LPR报价有望维持稳定。(中新经纬APP)

　　(文中观点仅供参考，不构成投资建议，投资有风险，入市需谨慎。)

近日行业报告披露重要信息中国LPR连续13个月维持不变

　　中新经纬6月22日电 中国贷款市场报价利率(LPR)连续第13个月不变。

　　中国人民银行授权全国银行间同业拆借中心公布，2026年6月22日贷款市场报价利率(LPR)为：1年期LPR为3.0%，5年期以上LPR为3.5%。以上LPR在下一次发布LPR之前有效。

来源：全国银行间同业拆借中心网站

　　中新经纬注意到，自2025年6月以来，两个期限品种的LPR连续第13个月保持不变。

　　在近日的2026陆家嘴论坛上，中国人民银行行长潘功胜提到，为进一步推动货币政策框架向价格型转型，增强短端利率调控的精准性和有效性，将对利率调控机制进行进一步探索和优化：一方面，在2024年7月设立临时隔夜正/逆回购工具的基础上，完善工具使用机制，并将操作利率调整为7天期逆回购操作利率加、减25个基点，区间由70个基点收窄为50个基点；另一方面，进一步丰富公开市场操作工具箱，适时增加隔夜逆回购操作品种，更好地匹配银行体系短期的流动性需求。

　　银河证券分析，当前资金面由超宽松收紧可能已在尾声，后续再度大幅收紧的概率下降，中长期流动性充裕的大环境不会改变，且央行宣布收窄隔夜利率走廊等操作也在维稳当前资金利率运行，流动性投放也更加灵活精准，因此后续央行进一步的动作和信号仍值得重点关注。

　　湘财证券认为，下半年货币政策有望延续结构调整取向，降准降息等总量工具仍留有空间，若经济保持韧性，LPR报价有望维持稳定。(中新经纬APP)

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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

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