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售后服务上门服务电话，智能分配单据：从“学术礼仪”到“个人疗愈”：毕业论文致谢里的青春群像

　　前不久，一篇论文致谢火了。

　　“我是从水边来的。吐鲁番的水在地下走，坎儿井把天山的雪引到葡萄架下，不声不响，像一种沉默的慷慨。那时候我还小，站在地面上，看不见水，只看见葡萄甜了，庄稼活了，以为天经地义。”

　　“我在那种沉默里长大——维吾尔语是母亲的舌头，汉语是我后来才学会的一种呼吸。两种语言之间，有一片我说不清的空地。”

　　“后来我进了医科大，不锈钢的盆，流动的水，每天握着别人用过的刀，擦干净放回去，再拿起一把。日子就这么过的，水一直在流，我一直在擦……”

　　这些文字来自今年毕业的华中师范大学文学院硕士毕业生，维吾尔族女生苏比。吐鲁番干旱少地表水，坎儿井“看不见的水”是她成长中深刻的印记，用水隐喻故乡、亲情的滋养。后来，前半途护理专业，后半途追梦桂子山求学文学，维吾尔语是母语根脉，汉语是求学新通道……戳中无数跨专业、远离故乡辗转求学的年轻人。全网无数人感动、诉说、仿写。

　　6月盛夏时节，又有一大批毕业生离开校园，毕业论文的致谢部分，成了同学们回望这段人生历程的特殊站点。

　　苏比是在离家前一天，也是截止时间前最后一天开始写的。当时她有些分离焦虑，行李也没有收拾好，一开始写得没有很认真，“我列举了一份感谢名单，写了读研最常去的咖啡馆、我的电动车、我在武汉爱吃的餐厅、我喜欢的乐队等等。慢慢地我想到了坎儿井，又想到了母亲”。

　　致谢的部分内容是此前的随笔，即使这样她也写了大概3个小时。“那3个小时里，我不断地想起今年——我一次次从武汉飞回新疆，又从新疆飞回武汉。飞机快要落地的时候，舷窗外能看见天山的轮廓。那山脉很长，无论是在吐鲁番还是乌鲁木齐，抬头都能望见它。但同时我又想起坎儿井的水——那是一种隐身的状态。我想起所有帮助过我的力量，汇聚成了水。而坎儿井特指母亲对我的帮助。”

　　苏比写完致谢第一时间发给了导师，登上了回武汉的飞机，在飞机上一直很想哭，“可能还沉浸在写作状态里，据导师说他马上转发给了其他几位老师看这篇致谢。不过他当时更关心的是我找工作的事。答辩那天，致谢引起了一点小小的轰动。我很喜欢的一位女老师说：‘好像快要毕业了，才重新认识了你一遍。’”

　　22岁的本科毕业生徐行吟对这篇致谢感同身受。高考后她被录取到某大学经管专业，但她一直想要学的是汉语言文学。通过努力，大一学年结束后她如愿地转入中文系，并且没有留级。

　　“转系后课程很多，每天都超级忙，心理压力很大，大多数同学大一下学期就选好了指导老师，有了自己的研究团队。我大二去了以后，还要在基本固定的格局里寻找机会。”徐行吟说。很多个夜里，她想起自己高中时的梦想，想到家乡的风土人情和令人动容的文学作品，流过眼泪，但还是坚持了下去。

　　最终，她成功保研，论文也拿到了优秀。在致谢里，她写了家人、朋友、老师同学，校园里的鸟儿，当地的美食与风景，也花大篇幅诉说了对喜欢的古代文人和现代作家的感谢，他们的作品给了自己力量。徐行吟说：“在网上看到一位同学毕业论文写了曹丕，还带去了首阳山，真的好幸福，我们在写对这些人物的感情时，也并没有脱离我们过去和未来的学术研究。”

　　“生活是多样的，有痛苦也有幸福，正是一些幸福的瞬间，可能来自他人的指点，或自己的阅读体会，与亲友的谈天心得，在享受自然时的顿悟，以及每一个默默努力迎来收获的过程，支持我们学下去、研究下去，万物都能感激。”徐行吟说。

　　今年化学专业硕士毕业的杨晶，也写了一篇非常自由的毕业论文致谢，同学们看到后都觉得“很治愈”，但她注意到网上有一些声音。

　　“一位博主说，研究生不要在致谢里流露出真情实感。正文写错了是学术问题；致谢写错了，叫情商问题、态度问题、师门关系问题。”杨晶说，“写自己这几年很苦，别人看到的是在卖惨，暗示没人帮；写自己生活细节过多，导师、同门师兄师姐会觉得自己被忽视辜负，不舒服。”

　　这位博主表示，“致谢是公开文本，是学术礼仪，是人际排序，是资源关系的最后确认。致谢写得好，不是因为你多会煽情，而是因为你知道什么该写、什么不该写，谁必须出现，谁不能遗漏。”

　　“致谢有固定的学术礼仪功能，首要任务是答谢学术支持者，导师、课题组、实验室、调研对象等，我想大家也都知道。”杨晶说，“完成这些基本部分后，如果不是过激吐槽、网络烂梗，老师们都会比较宽容，还会显得乐于阅读。”

　　杨晶认为，世界上不是所有人都有许多尽心尽力的师友相助，进而取得巨大成功的。平凡的人在平淡间有坎坷地过完研究生3年，学业研究没有很大成就，也可以好好地写自己的致谢。“我也是从小地方来的，我能走到这里，也已经很了不起；我付出了努力、忍耐、煎熬，为了一个目标作出了牺牲，我就是可以肯定自己。一个学习者、研究者应该具备爱护、尊重自我的能力。”

　　杨晶曾经投身过优绩主义内卷竞争，也感受过漫长的人生低谷。“对自己很‘狠’或许会带来机遇成就，但随之而来的也必然有疲倦、逃回日常生活的需求。我们需要精神出口，论文写作也是漫长高压的过程，致谢成为学生阶段性情绪释放渠道，通过回望挫折、记录温暖，完成自我疗愈，总结自我成长。”

　　徐行吟看到，多数高校明确致谢不参与查重，赋予学生创作空间，她的许多同学也写了“很文学”的致谢。拒绝统一套路化，追求文字独特性、个人叙事感，敢于直白袒露脆弱、感恩、热爱、浪漫，兼有幽默、诗意、质朴等多种文字风格。

　　“许多致谢没有止于个人得失，关注更大的时代与社会，几篇出圈的也传递奋斗、共情、善意的正能量精神。个性化致谢可以留存一代人求学记忆、生存处境、价值取舍，也可以被视作观察青年心态、校园文化、时代情绪的文本材料。”徐行吟说。

　　查看网友们对自己致谢的表态时，苏比说：“我觉得文字是有力量的。大家明明互不相识，却因为一篇文章产生了连接。我的理解是，我们同处一个时代，对一些事物有着同样的感受。我只是把那些共同的感受，用一种诗意化的方式说了出来。”

　　答辩那天，苏比也和同学们交换着看了彼此的致谢。有人感谢自己最爱的作家，有人感谢自己的亲人。更多的人开始寻根，追问自己的来处——“我们是从哪里来的？是什么塑造了我们？以前，致谢往往被专业的模板框住了，但现在，越来越多人打破模板，写下创造性的致谢。这让致谢有了张力，它不再是论文末尾一个可有可无的附庸，而成为学业和毕业路途中的一个节点。”

　　(应受访者要求，徐行吟为化名)

　　中青报·中青网记者 李怡蒙

　　来源：中国青年报 

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　　这些文字来自今年毕业的华中师范大学文学院硕士毕业生，维吾尔族女生苏比。吐鲁番干旱少地表水，坎儿井“看不见的水”是她成长中深刻的印记，用水隐喻故乡、亲情的滋养。后来，前半途护理专业，后半途追梦桂子山求学文学，维吾尔语是母语根脉，汉语是求学新通道……戳中无数跨专业、远离故乡辗转求学的年轻人。全网无数人感动、诉说、仿写。

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　　苏比是在离家前一天，也是截止时间前最后一天开始写的。当时她有些分离焦虑，行李也没有收拾好，一开始写得没有很认真，“我列举了一份感谢名单，写了读研最常去的咖啡馆、我的电动车、我在武汉爱吃的餐厅、我喜欢的乐队等等。慢慢地我想到了坎儿井，又想到了母亲”。

　　致谢的部分内容是此前的随笔，即使这样她也写了大概3个小时。“那3个小时里，我不断地想起今年——我一次次从武汉飞回新疆，又从新疆飞回武汉。飞机快要落地的时候，舷窗外能看见天山的轮廓。那山脉很长，无论是在吐鲁番还是乌鲁木齐，抬头都能望见它。但同时我又想起坎儿井的水——那是一种隐身的状态。我想起所有帮助过我的力量，汇聚成了水。而坎儿井特指母亲对我的帮助。”

　　苏比写完致谢第一时间发给了导师，登上了回武汉的飞机，在飞机上一直很想哭，“可能还沉浸在写作状态里，据导师说他马上转发给了其他几位老师看这篇致谢。不过他当时更关心的是我找工作的事。答辩那天，致谢引起了一点小小的轰动。我很喜欢的一位女老师说：‘好像快要毕业了，才重新认识了你一遍。’”

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　　最终，她成功保研，论文也拿到了优秀。在致谢里，她写了家人、朋友、老师同学，校园里的鸟儿，当地的美食与风景，也花大篇幅诉说了对喜欢的古代文人和现代作家的感谢，他们的作品给了自己力量。徐行吟说：“在网上看到一位同学毕业论文写了曹丕，还带去了首阳山，真的好幸福，我们在写对这些人物的感情时，也并没有脱离我们过去和未来的学术研究。”

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　　今年化学专业硕士毕业的杨晶，也写了一篇非常自由的毕业论文致谢，同学们看到后都觉得“很治愈”，但她注意到网上有一些声音。

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　　中青报·中青网记者 李怡蒙

　　来源：中国青年报 

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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