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售后服务上门服务电话，智能分配单据：千年晋祠与百年厦大共探文化遗产保护新路径

　　太原6月23日电 (记者 胡健)晋祠博物馆与厦门大学建筑与土木工程学院馆校合作签约暨揭牌仪式23日在山西太原晋祠博物馆举行，双方共建的教学实践基地揭牌，并将在古建筑精细化测绘与数字化建档、文物保护科技攻关等方面开展多维度合作。

6月23日，晋祠博物馆与厦门大学建筑与土木工程学院馆校合作签约暨揭牌仪式在山西太原晋祠博物馆举行。胡健 摄

　　晋祠是中国现存时代久远、规模宏大、保存完整的祠庙式古典园林，现存宋、金、元、明、清、民国时期建筑98座，被誉为中国古代建筑博物馆。1961年，晋祠被中国国务院公布为首批全国重点文物保护单位。

　　厦门大学是中国近代教育史上第一所华侨创办的大学，该校建筑与土木工程学院在三大世界文化遗产地鼓浪屿、福建土楼和泉州，都曾留下过保护印记。

　　根据协议，双方将依托厦门大学的学科优势与人才资源，结合晋祠的文物遗产和文化积淀，共同搭建“产学研用”深度融合平台，在古建筑精细化测绘与数字化建档、文物保护科技攻关、学术研讨交流、实践教学基地共建、专业人才联合培养等方面开展多维度、深层次合作。

6月23日，厦门大学建筑与土木工程学院——晋祠博物馆教学实践基地在晋祠博物馆揭牌。胡健 摄

　　“晋祠在常态化病害监测、精细化修缮、预防性保护等方面亟需前沿建筑结构科研技术、数字化勘测技术赋能。厦门大学建筑与土木工程学院在古建筑结构力学分析、无损检测、建筑信息模型(BIM)数字化建档以及遗产活化设计等领域成果丰硕，恰好能补齐晋祠在古建科研和技术研判上的短板。”晋祠博物馆馆长郭保平说。

　　厦门大学建筑与土木工程学院党委书记李静表示，将聚焦晋祠文物本体、历史环境、古建园林、活化利用与文创开发等，把晋祠丰厚的古建资源与学院的学科优势、智力优势和人才优势深度融合，让千年营造智慧在当代学术视野中焕发新的生命力。(完)

今日行业报告披露最新研究成果千年晋祠与百年厦大共探文化遗产保护新路径

　　太原6月23日电 (记者 胡健)晋祠博物馆与厦门大学建筑与土木工程学院馆校合作签约暨揭牌仪式23日在山西太原晋祠博物馆举行，双方共建的教学实践基地揭牌，并将在古建筑精细化测绘与数字化建档、文物保护科技攻关等方面开展多维度合作。

6月23日，晋祠博物馆与厦门大学建筑与土木工程学院馆校合作签约暨揭牌仪式在山西太原晋祠博物馆举行。胡健 摄

　　晋祠是中国现存时代久远、规模宏大、保存完整的祠庙式古典园林，现存宋、金、元、明、清、民国时期建筑98座，被誉为中国古代建筑博物馆。1961年，晋祠被中国国务院公布为首批全国重点文物保护单位。

　　厦门大学是中国近代教育史上第一所华侨创办的大学，该校建筑与土木工程学院在三大世界文化遗产地鼓浪屿、福建土楼和泉州，都曾留下过保护印记。

　　根据协议，双方将依托厦门大学的学科优势与人才资源，结合晋祠的文物遗产和文化积淀，共同搭建“产学研用”深度融合平台，在古建筑精细化测绘与数字化建档、文物保护科技攻关、学术研讨交流、实践教学基地共建、专业人才联合培养等方面开展多维度、深层次合作。

6月23日，厦门大学建筑与土木工程学院——晋祠博物馆教学实践基地在晋祠博物馆揭牌。胡健 摄

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　　厦门大学建筑与土木工程学院党委书记李静表示，将聚焦晋祠文物本体、历史环境、古建园林、活化利用与文创开发等，把晋祠丰厚的古建资源与学院的学科优势、智力优势和人才优势深度融合，让千年营造智慧在当代学术视野中焕发新的生命力。(完)

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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