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售后服务上门服务电话，智能分配单据：校企联合发布精密具身协作智能体 两大创新平台揭牌

　　深圳6月25日电 (索有为 陈鸿英)由深圳校企联合研制的“精密具身协作智能体”25日在深圳发布，该智能体产品聚焦破解电子产品精密接口通电测试高度依赖人工、传统测试方案泛化能力不足、部署适配门槛高、难以匹配柔性生产节拍等行业共性痛点。

　　当日，深圳信息职业技术大学(下称“深信大”)与深圳思谋信息科技有限公司(下称“思谋科技”)联合举办“智联精益·谋启未来——工业具身智能产教融合成果发布暨创新平台揭牌活动”，为工业AI领域“人才培养—技术研发—产业落地”闭环的打通提供了可借鉴的实践范例。

平台揭牌。彭程 摄

　　据深信大人工智能学院院长谭旭介绍，该智能体内置思谋自研工业大模型IndustryGPT，将复杂控制面板转化为自然语言交互界面，一线操作人员无需专项培训即可语音操控完成作业。

　　现场演示环节中，该智能体通过语音指令拆解工序、协同双臂作业——B臂拆卸防尘罩，A臂专注高精密对位插拔测试，融合实时力觉反馈、视觉感知、语音交互等多模态能力。面对产线产品换型场景，智能体无需编程调参即可快速完成训练部署，大幅压缩换线时间。即便遭遇人为扰动，智能体亦可自动校准作业位置，实现亚毫米级柔性精密插拔。

　　两大创新平台的揭牌尤为引人注目。其中，“具身精密制造未来技术创新与学习工场”重点布局具身智能精密制造产线、工业AI视觉与多模态感知决策、具身机器人与柔性装配、工业边缘智能与大模型应用、数字孪生与工程交付等五大功能，由此试点打造集人才培养、技术研发、工程实践与成果交付于一体的新型平台。

　　“多模态具身智能柔性装配与工业质检联合研发中心”则聚焦3C电子、工业自动化领域，构建“需求挖掘—项目筛选—中试验证—方案交付”的闭环研发路径，着力破解“具身智能+先进制造”领域的共性技术难题。

　　深信大党委书记苗宁礼表示，学校将强化思谋科技作为链主企业的带动作用，发起建立工业具身智能产教科联盟；持续深化数智型、复合型、创新型、应用型“四型”人才联合培养，建好高水平现场工程师培育体系；着力强化AI关键技术联合攻关，推动更多成果在真实场景中落地；联合研制产业与教育标准，助力中国技术标准、职教标准更高水平“走出去”。

学生课堂。彭程 摄

　　思谋科技联合创始人李睿宇在致辞中表示，双方将重点围绕七大方向深化产学研协同：全面推进AI现场工程师培养，联合博士团队开展新技术攻关，合作共建创新平台与实验室，面向社会与生态企业开展培训服务，合作共建优质教学资源，推动校企人才双向流动，以及携手推动技术标准出海，着力打造企业、院校、行业三方共赢的长效发展格局。

　　思谋科技现场向深信大捐赠50万元设立“思谋AI科创奖学金”。据悉，思谋科技将选派资深工程师与学校教师组成“双导师”团队，为学生提供职业规划指导和真实项目实战机会，让优秀学子在校期间便能参与工业AI项目的研发与交付。(完)

今日国家机构传递新政策校企联合发布精密具身协作智能体 两大创新平台揭牌

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　　当日，深圳信息职业技术大学(下称“深信大”)与深圳思谋信息科技有限公司(下称“思谋科技”)联合举办“智联精益·谋启未来——工业具身智能产教融合成果发布暨创新平台揭牌活动”，为工业AI领域“人才培养—技术研发—产业落地”闭环的打通提供了可借鉴的实践范例。

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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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