近日监管部门发布重要通报阿里千问：“斩获顶级”AI会议最佳论文 很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。品牌授权报修电话，快速上门服务

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：乡村里的“数字摆渡人”与他的“老辈子”们

　　重庆6月17日电 题：乡村里的“数字摆渡人”与他的“老辈子”们

　　作者 陈佳欣

　　“‘老辈子’，电视可以看了，你来试下，开关电视都是按这个键……”重庆市南川区水江镇的一户人家里，李如军安装好机顶盒后并没急着离开，而是向老人一遍遍演示如何开关机。

　　这是李如军13年装维生涯里再普通不过的一天。36岁的他是中国移动重庆公司南川分公司水江区域的网格长，这些年来几乎跑遍了水江的每一道山梁、每一个村庄，哪里老人多、哪条路好走，他心里都有数。

　　最近，2026年的“数字适老中国行”活动正式启动，为的是更好满足老年人日益增长的数字生活和信息服务需求。落到李如军这里，就是继续把每一个报修电话接稳、把每一处网络修好、把每一位“老辈子”的电视调明白。

图为李如军指导老人操作电视。　受访者供图

　　农村留守老人多，网络和电视是他们与外界联系、打发时间的重要方式。但对很多老人来说，复杂的遥控器和不断更新的智能界面等，成了难以逾越的“数字鸿沟”。李如军见过太多这样的场景：老人打电话来急得不行，说“电视看不了”，他上门一看，往往是电源线松了、信号源没切换、遥控器按错了或者机顶盒没开。

　　“那些按键和设置，老人们用着确实有些陌生。”李如军说，比如有的电视切换信号源需要两个遥控器，老人操作起来很吃力；有些老人看不懂遥控器上的图标；还有些老人记性不好，教了三遍五遍，第二天又忘了。

　　这么多年，他也摸索出了一套自己的办法。老人报修时通常很着急，他不会一上来就问账号，而是先安抚情绪，再慢慢问清情况。需要上门的他就约好时间，能远程解决的就通过电话或视频线上指导。

　　为了让指导更有效，他在日常维护中特意记下了大量常用网络设备、电视机型号、遥控器特征等。“有些老人分不清设备，就得用‘光猫亮灯多’之类的描述帮他们对上号。”这些看似琐碎的积累，往往能让他更快、更准地解决故障。

　　有一户偏远地区的老人让他印象很深。老人记性不好，总弄不明白机顶盒和信号源，李如军为此反复上门了好几次。他最后想了个“偏方”，把遥控器上要按的几个键贴上不同颜色的贴纸，让老人按颜色顺序操作。这招管用了，老人很高兴，其家人也专门打电话道谢。

　　还有一户家里只有老两口，李如军上门时发现屋里特别暗，得踩着凳子去拧灯头，灯才能亮。老人不会换开关，就这么将就了大半年。他把网络处理好后，顺手把几个房间的开关也换了。等忙完，老人已经为他煮好了鸡蛋，又端出了蜂蜜。

　　这样的故事说不完，桩桩件件都记在他心里。

　　随着技术发展，OTV极简模式、语音遥控器、IPTV开机直播模式等陆续出现，都在一定程度上降低了老年用户使用设备的门槛，也减少了李如军上门指导的压力。但技术的温度，终究需要人来传递。除了修网络、调电视，李如军和同事们还主动当起了“数字生活指导员”，有时会顺手教老人连WiFi、发语音、打视频电话……这些看似“分外”的琐事，对老人们来说，是实实在在的陪伴与便利。

　　在通信服务的一线上，还有众多像李如军一样的人。他们是数字时代的“摆渡人”，一趟趟往返于城市与乡村、年轻人与老人之间，把数字生活一点一点送到“老辈子”们的面前。让老人不被时代落下，这就是他们每天在做的事。(完)

昨日官方渠道传递重大研究成果乡村里的“数字摆渡人”与他的“老辈子”们

　　重庆6月17日电 题：乡村里的“数字摆渡人”与他的“老辈子”们

　　作者 陈佳欣

　　“‘老辈子’，电视可以看了，你来试下，开关电视都是按这个键……”重庆市南川区水江镇的一户人家里，李如军安装好机顶盒后并没急着离开，而是向老人一遍遍演示如何开关机。

　　这是李如军13年装维生涯里再普通不过的一天。36岁的他是中国移动重庆公司南川分公司水江区域的网格长，这些年来几乎跑遍了水江的每一道山梁、每一个村庄，哪里老人多、哪条路好走，他心里都有数。

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图为李如军指导老人操作电视。　受访者供图

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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

上海瑞椿“医院专家”诊疗：团队对症“施治”