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售后服务上门服务电话，智能分配单据：（乡村行·看振兴）吉林“真山水”带火乡村游：小众秘境不再“小众”

　　吉林6月24日电 题：吉林“真山水”带火乡村游：小众秘境不再“小众”

　　记者 苍雁 石洪宇

　　六月下旬气温攀升，避暑出游需求持续走高。依托未经过度开发的自然风貌，吉林省吉林市近郊多处原生态山野点位迅速出圈，从前仅本地居民知晓的小众乡村秘境，如今成为各地游客青睐的夏日打卡地，乡村旅游迎来发展新热潮。

　　吉林经开区哨口村的松花江滚水坝，是这个夏天新晋热门打卡点。江水漫过坝顶形成数十米宽的天然水景，轰鸣水流搭配连片农田，自然田园景观极具观赏价值，在短视频平台走红后吸引大量游客专程到访。

　　“在短视频刷到这片水域，特意带家人从长春过来拍照。”游客林楠一家三口站在滩涂浅水区游玩取景。

位于哨口村的滚水坝。　吉林市委宣传部供图

　　哨口村原本以传统农耕产业为主，村内青壮年大多外出务工。进入六月以来，村落累计接待游客达3万人次。为适配激增的客流，当地拓宽平整田间小道，在江滩增设公共卫生配套设施。不少村民抓住文旅发展机遇，在岸边开设小吃摊位，售卖烤串、现烤玉米等特色吃食，安静村落升腾起浓郁烟火气。

　　这类依托自然禀赋自发形成的乡村旅游点位，在吉林市并非个例。丰满区旺起镇石匣沟景区，是较早依靠山野风光出圈的露营目的地。景区林地面积达1800余公顷，山林茂密、林荫遮凉，一条溪流沿山谷蜿蜒流淌，水质清冽。溪边、林下遍布露营帐篷，游客或静坐溪边纳凉休憩，或结伴弹唱休闲。

　　景区可容纳百余套露营装备，配套推出农家家常菜、冷水鱼等本地特色餐饮。从早期游客自发野游，到如今规范运营的近郊露营基地，石匣沟的发展印证优质生态资源自带旅游吸引力。每到周末，景区入口车辆拥堵排队，露营床位常常供不应求。

　　蛟河市老爷岭主峰东麓的幽芳谷景区，则打造出差异化山地文旅体验。近日，2026蛟河露营季在此启幕，景区经营面积500公顷，地势落差跨度大，海拔区间从400米延伸至1174米，汇聚溪流瀑布、高山草甸、森林奇石等多元自然景观。

位于蛟河市的幽芳谷，成为当地颇受欢迎的露营营地。　蛟河市委宣传部供图

　　夜幕降临后，山谷文旅活动持续开展，炫酷电音演出、沉浸式灯光秀轮番登场。当地打造“露营+音乐+民俗+山水”融合业态，将静谧山林与潮流夜间经济相结合，为传统山水观光注入年轻化消费活力。

　　从哨口村的滨水田园、石匣沟的溪谷露营地，到幽芳谷的高山山地景观，一批藏在乡间的原生态小众点位持续释放文旅活力。这片得天独厚的自然山水资源，正在今夏重新释放价值，成为带动乡村增收、助力乡村振兴的重要抓手。(完)

昨日行业报告更新政策变化（乡村行·看振兴）吉林“真山水”带火乡村游：小众秘境不再“小众”

　　吉林6月24日电 题：吉林“真山水”带火乡村游：小众秘境不再“小众”

　　记者 苍雁 石洪宇

　　六月下旬气温攀升，避暑出游需求持续走高。依托未经过度开发的自然风貌，吉林省吉林市近郊多处原生态山野点位迅速出圈，从前仅本地居民知晓的小众乡村秘境，如今成为各地游客青睐的夏日打卡地，乡村旅游迎来发展新热潮。

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位于哨口村的滚水坝。　吉林市委宣传部供图

　　哨口村原本以传统农耕产业为主，村内青壮年大多外出务工。进入六月以来，村落累计接待游客达3万人次。为适配激增的客流，当地拓宽平整田间小道，在江滩增设公共卫生配套设施。不少村民抓住文旅发展机遇，在岸边开设小吃摊位，售卖烤串、现烤玉米等特色吃食，安静村落升腾起浓郁烟火气。

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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

开：除并公开道歉尹锡悦迎来两《个坏消息》