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售后服务上门服务电话，智能分配单据：重庆赴广州推广文旅资源 拓展大湾区客源市场

　　广州6月24日电 (记者 程景伟)2026重庆文旅“走出去”重点客源市场营销推广活动24日在广州举办，旨在进一步拓展粤港澳大湾区文旅客源市场。活动现场举行了渝粤文旅渠道组客签约仪式，两地文旅企业、渠道商达成多项客源输送合作。

6月24日，2026重庆文旅“走出去”重点客源市场营销推广活动在广州举办。重庆市文化和旅游发展委员会 供图

　　此次推广活动与2026重庆文旅产业重点城市(广州)专场招商对接活动同期举行。现场推介了“巴蜀文旅走廊”九条路线，展示“雄奇山水新韵重庆”的独特魅力。而后《仙泉奇愈》《前方到站·沙坪坝》《丰都奇缘》《香约垫江》等节目以及《山城邀约·渝见美好》主题推介轮番进行，全面彰显重庆文旅特色。现场还打造沉浸式线下文旅体验场景，“渝味360碗”美食体验区香气袅袅、烟火氤氲，地道山城风味扑面而来。

推介现场。重庆市文化和旅游发展委员会 供图

　　与此同时，重庆市文化和旅游发展委员会面向粤港澳大湾区游客发放专属旅游优惠礼包，线上线下联动邀约大湾区及海内外游客赴渝游玩。

　　此次广州行，重庆以招商引资为支点，现场发布《2026重庆市文化旅游产业重点项目机会清单》，汇聚重庆全市186个优质项目与合作机遇，突出存量盘活、场景焕新、数智文旅、科技影视、沉浸式体验等多个领域，精准对接粤港澳大湾区优质资本、产业资源与海量客源。

　　据介绍，重庆将锚定文旅招商提质、市场主体培优核心目标，持续深化与粤港澳大湾区文旅产业常态化、深层次、全方位招商合作，精准引进文旅运营、康养度假、沉浸式文旅消费、文旅新业态优质市场主体与产业项目，联动拓客引流盘活文旅消费业态，双向赋能区域文旅产业提质增效。(完)

今日官方披露行业研究成果重庆赴广州推广文旅资源 拓展大湾区客源市场

　　广州6月24日电 (记者 程景伟)2026重庆文旅“走出去”重点客源市场营销推广活动24日在广州举办，旨在进一步拓展粤港澳大湾区文旅客源市场。活动现场举行了渝粤文旅渠道组客签约仪式，两地文旅企业、渠道商达成多项客源输送合作。

6月24日，2026重庆文旅“走出去”重点客源市场营销推广活动在广州举办。重庆市文化和旅游发展委员会 供图

　　此次推广活动与2026重庆文旅产业重点城市(广州)专场招商对接活动同期举行。现场推介了“巴蜀文旅走廊”九条路线，展示“雄奇山水新韵重庆”的独特魅力。而后《仙泉奇愈》《前方到站·沙坪坝》《丰都奇缘》《香约垫江》等节目以及《山城邀约·渝见美好》主题推介轮番进行，全面彰显重庆文旅特色。现场还打造沉浸式线下文旅体验场景，“渝味360碗”美食体验区香气袅袅、烟火氤氲，地道山城风味扑面而来。

推介现场。重庆市文化和旅游发展委员会 供图

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　　据介绍，重庆将锚定文旅招商提质、市场主体培优核心目标，持续深化与粤港澳大湾区文旅产业常态化、深层次、全方位招商合作，精准引进文旅运营、康养度假、沉浸式文旅消费、文旅新业态优质市场主体与产业项目，联动拓客引流盘活文旅消费业态，双向赋能区域文旅产业提质增效。(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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