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售后服务上门服务电话，智能分配单据：成都：汽车流通消费改革试点期间，将进一步释放二手车消费潜力

　　北京6月23日电 (记者 刘文文)成都市副市长陈志勇23日在国新办举行的发布会上介绍，试点工作期间，将坚持规范与发展并重，进一步释放二手车消费潜力。

　　当日，商务部等部门发布《关于培育壮大汽车后市场消费若干措施的通知》，公布了40个汽车流通消费改革试点城市。作为全国重要的汽车生产基地，成都入选本次试点城市。

6月23日，中国国务院新闻办公室在北京举行新闻发布会，商务部副部长盛秋平，工业和信息化部装备工业一司负责人郭守刚，商务部市场运行和消费促进司司长杨沐，文化和旅游部产业发展司司长缪沐阳，杭州市委常委、副市长章登峰，成都市副市长陈志勇介绍全链条扩大汽车消费有关情况，并答记者问。 记者 杨可佳 摄

　　陈志勇介绍，目前，成都汽车保有量已超过800万辆，位居全国前列，二手车年交易量在80万辆以上。近年来，成都大力推进“科学治堵、高效治堵、开门治堵”，切实改善市民用车体验，积极发展汽车后市场，成为汽车消费最活跃的城市之一，这也是支撑成都开展全国汽车流通消费改革试点的关键。

　　他继续说，试点期间，成都将不断强化监管治理，规范市场交易行为。聚焦车辆检测、交易秩序、主体监管等方面，搭建检测评估服务平台，推动检测报告互认；完善价格评估与风险管控体系，规范交易开票行为；还将探索二手车经营主体分类管理模式，营造交易规范、质量可靠的二手车市场环境。

　　他进一步说，我们将加力夯实配套支持，拓宽行业发展路径。围绕做强经营主体、完善交易配套、拓展内外渠道，支持规模化经销企业发展，引导零散经纪主体转型升级。精准对接企业场地、融资等方面需求，鼓励盘活存量用地、闲置厂房等改造升级为交易场所，推出适配金融产品。在大型市场、品牌企业设立机动车登记服务站，提高开票、验车、过户、选号一站式联办效率；同步依托口岸和班列资源拓展二手车出口，构建内、外销协同发展格局。

　　“试点期间，我们还将优化汽车全生命周期消费场景。”陈志勇介绍，将依托文旅资源，发展自驾定制、汽车营地等后市场消费，擦亮“318从成都出发”等文旅品牌；联动传统经典车企业，持续举办“成都汽车嘉年华”活动。立足群众需求，持续优化交通组织，推广智能红绿灯、智慧停车系统，缓解拥堵与停车难问题，全方位提升市民用车体验。(完)

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　　北京6月23日电 (记者 刘文文)成都市副市长陈志勇23日在国新办举行的发布会上介绍，试点工作期间，将坚持规范与发展并重，进一步释放二手车消费潜力。

　　当日，商务部等部门发布《关于培育壮大汽车后市场消费若干措施的通知》，公布了40个汽车流通消费改革试点城市。作为全国重要的汽车生产基地，成都入选本次试点城市。

6月23日，中国国务院新闻办公室在北京举行新闻发布会，商务部副部长盛秋平，工业和信息化部装备工业一司负责人郭守刚，商务部市场运行和消费促进司司长杨沐，文化和旅游部产业发展司司长缪沐阳，杭州市委常委、副市长章登峰，成都市副市长陈志勇介绍全链条扩大汽车消费有关情况，并答记者问。 记者 杨可佳 摄

　　陈志勇介绍，目前，成都汽车保有量已超过800万辆，位居全国前列，二手车年交易量在80万辆以上。近年来，成都大力推进“科学治堵、高效治堵、开门治堵”，切实改善市民用车体验，积极发展汽车后市场，成为汽车消费最活跃的城市之一，这也是支撑成都开展全国汽车流通消费改革试点的关键。

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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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