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售后服务上门服务电话，智能分配单据：广东预计端午假期期间车流压力集中在粤港澳大湾区

　　广州6月17日电 (记者 蔡敏婕)广东省交通运输厅17日预计，今年端午假期期间车流压力主要集中在粤港澳大湾区，小型客车占比较高，其中，港珠澳大桥日均车流量约2.3万车次，同比增长42.48%。

　　2026年端午假期期间(6月19日至21日，共计3天)，广东省交通运输厅预计高速公路车流整体保持高位运行，主要以旅游度假、探亲访友等中短途出行为主，全省总体出行流量轻微增长。

　　广东省交通运输厅预计2026年端午假期日均车流量约885万车次，同比增长约1.94%。其中，虎门大桥日均车流量约11.92万车次；南沙大桥日均车流量约14.25万车次；黄埔大桥日均车流量约13.4万车次，同比增长0.73%；深中通道日均车流量约13.62万车次，同比增长11.05%。

　　广东省交通运输厅预计假期前一天(6月18日)出行需求最为旺盛，假期结束后一天(6月22日)通行需求逐步回归常态。

　　广东交通集团认为，端午假期期间公众出行以返乡探亲、短途自驾为主。但“请到广东过端午”系列活动正在全面推广，各地赛龙舟、包粽子等民俗活动氛围浓郁，将激发公众节日出游需求。广州、深圳等大城市周边高速公路及通往热门景区、龙舟赛场的路段仍可能出现阶段性拥堵。

　　端午假期期间，广州的珠江河段将迎来广州国际龙舟邀请赛等大型赛事，天河猎德、海珠龙潭等多处河涌也有传统龙舟“趁景”活动，预计吸引大批市民前往现场观赛，周边道路易出现局部的车流聚集情况。

　　广州交通部门预测，高快速路假期车流以应节观赛、近郊休闲、短途出游及家庭“一站式”度假出行为主，珠三角、邻近地市间的交通交互较多。受收费政策、高油价等多种因素影响，预计路网整体车流规模及缓行程度较前一假期(五一假期)有所减轻，城区主要对外通道局部路段车流较大。(完)

今日相关部门发布行业研究成果广东预计端午假期期间车流压力集中在粤港澳大湾区

　　广州6月17日电 (记者 蔡敏婕)广东省交通运输厅17日预计，今年端午假期期间车流压力主要集中在粤港澳大湾区，小型客车占比较高，其中，港珠澳大桥日均车流量约2.3万车次，同比增长42.48%。

　　2026年端午假期期间(6月19日至21日，共计3天)，广东省交通运输厅预计高速公路车流整体保持高位运行，主要以旅游度假、探亲访友等中短途出行为主，全省总体出行流量轻微增长。

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　　广东省交通运输厅预计假期前一天(6月18日)出行需求最为旺盛，假期结束后一天(6月22日)通行需求逐步回归常态。

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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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