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售后服务上门服务电话，智能分配单据：封关半年看海南：政策显效助本土车企改装专用车批量出海

　　海口6月15日电 (记者 张茜翼)海南自贸港全岛封关近半年，政策红利持续释放。15日，和之力(海南)汽车有限公司改装的首批42台混合动力专用作业车从海口启运，经广州南沙口岸装船出海，发往阿联酋、巴拉圭、哈萨克斯坦和阿曼等国家。

6月15日，和之力(海南)汽车有限公司改装的首批42台混合动力专用作业车从海口启运，经广州南沙口岸装船出海，发往阿联酋、巴拉圭、哈萨克斯坦和阿曼等国家。　记者 张茜翼 摄

　　据介绍，此次出口的产品为和之力牌HNZ5020XJHEV01型混合动力专用作业车，以一汽丰田锐放为基础改装而成。该车型节能、续航稳定，适配海外市政运维、工程作业、城乡物流等多元使用场景，是企业针对海外市场需求量身打造的主力车型。

　　和之力(海南)汽车有限公司董事长麦叶青表示，企业已签下海外订单总规模500台，货值1亿元人民币，将分批次按月发运至阿联酋、阿曼、巴拉圭、哈萨克斯坦等国家，预计2026年12月底前完成全部交付。

　　2025年12月18日海南自贸港正式启动全岛封关，一系列制度创新政策为汽车出口企业发展提供了有力支撑。麦叶青说，公司首单加工增值内销免关税救护车已试点落地；同时，自贸港“双15%”税收优惠及跨境资金流动自由便利等政策，大幅简化外汇结算流程，降低了企业运营成本。

　　早在2023年底，该企业便制定面向海外的专用车研发与出口整体规划，目标市场聚焦东南亚、中亚、中东、非洲、南美等地区。截至目前，企业已自主研发出7款专用改装车型，包括进口丰田海狮及福特改装的救护车、警用车、巡逻车、工具车等。

　　麦叶青表示，在海南自贸港政策加持下，公司一边利用加工增值免关税政策布局国内市场，一边发力整车出口开拓海外赛道，形成“内销+出口”双线并行、互为支撑的业务格局；未来，还将推动更多“海南智造”改装车走向全球。(完)

本月行业报告传达最新进展封关半年看海南：政策显效助本土车企改装专用车批量出海

　　海口6月15日电 (记者 张茜翼)海南自贸港全岛封关近半年，政策红利持续释放。15日，和之力(海南)汽车有限公司改装的首批42台混合动力专用作业车从海口启运，经广州南沙口岸装船出海，发往阿联酋、巴拉圭、哈萨克斯坦和阿曼等国家。

6月15日，和之力(海南)汽车有限公司改装的首批42台混合动力专用作业车从海口启运，经广州南沙口岸装船出海，发往阿联酋、巴拉圭、哈萨克斯坦和阿曼等国家。　记者 张茜翼 摄

　　据介绍，此次出口的产品为和之力牌HNZ5020XJHEV01型混合动力专用作业车，以一汽丰田锐放为基础改装而成。该车型节能、续航稳定，适配海外市政运维、工程作业、城乡物流等多元使用场景，是企业针对海外市场需求量身打造的主力车型。

　　和之力(海南)汽车有限公司董事长麦叶青表示，企业已签下海外订单总规模500台，货值1亿元人民币，将分批次按月发运至阿联酋、阿曼、巴拉圭、哈萨克斯坦等国家，预计2026年12月底前完成全部交付。

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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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