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售后服务上门服务电话，智能分配单据：“我眼中的大同”征文收官 外籍友人用文字记录“第二故乡”

　　大同6月26日电 (胡健 马静波)山西省大同市人民对外友好协会(下称“大同市友协”)主办的“我眼中的大同”主题征文活动于近日收官，本次活动面向在大同工作、生活的外籍友人，通过他们的视角记录大同的城市温度和历史底蕴。

　　参与本次活动的外籍人士来自教育、艺术、化工、文化等领域，他们以亲身经历书写与大同的故事：有人赞叹云冈石窟的艺术之美，有人沉醉古城街巷的烟火气息，有人感念城市的包容与快速发展，也有人钟情于当地民俗与美食。

　　乌克兰的“大同媳妇”安吉拉来到大同结婚定居已经14年，这里早已成为她的第二故乡。在大同大学执教的俄罗斯老师爱依古丽认为，云冈石窟无处不在的东西方文明交融痕迹，令她深受震撼。

　　来自加拿大的教师唐纳德在参观平型关大捷纪念馆时，意外得知加拿大国际共产主义战士白求恩在大同与八路军并肩奋斗的事迹，立刻就与大同产生发自内心的联系。在大同工作的亚美尼亚化工专家萨尔吉斯则称：“大同这座兼具历史底蕴与现代工业潜力的北方城市，用温暖与包容让他在这里获得了安稳与归属感。”

　　此次活动是大同市友协创新对外交流模式、拉近中外民心距离的务实举措。活动跳出常规宣传视角，以质朴鲜活的文字立体呈现大同多元风貌，彰显了城市开放包容、亲和友善的特质，让中外文明交流互鉴在笔墨间温润生根。

　　大同市友协负责人杨庆利表示，外籍友人的真实感悟，从侧面印证大同城市建设的丰硕成果，展现大同开放包容、亲和友善的城市特质。这些质朴真挚的异国文字，是外籍友人在此幸福生活的真实写照，也是中外文明交流互鉴在笔墨流转中温润生根的生动体现。(完)

近期官方渠道更新行业动态“我眼中的大同”征文收官 外籍友人用文字记录“第二故乡”

　　大同6月26日电 (胡健 马静波)山西省大同市人民对外友好协会(下称“大同市友协”)主办的“我眼中的大同”主题征文活动于近日收官，本次活动面向在大同工作、生活的外籍友人，通过他们的视角记录大同的城市温度和历史底蕴。

　　参与本次活动的外籍人士来自教育、艺术、化工、文化等领域，他们以亲身经历书写与大同的故事：有人赞叹云冈石窟的艺术之美，有人沉醉古城街巷的烟火气息，有人感念城市的包容与快速发展，也有人钟情于当地民俗与美食。

　　乌克兰的“大同媳妇”安吉拉来到大同结婚定居已经14年，这里早已成为她的第二故乡。在大同大学执教的俄罗斯老师爱依古丽认为，云冈石窟无处不在的东西方文明交融痕迹，令她深受震撼。

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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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