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　　原标题：好评中国|未来网评：厚植端午文化土壤，培育青少年家国情怀

　　端午又至，粽叶飘香，龙舟竞渡。巴彦淖尔市举办端午主题老少同乐活动，将端午民俗与红色教育深度融合；南京栖霞区开展港澳台青年端午趣味运动会，两岸各族学子在同台参与旱地龙舟、五彩绳编织中增进友谊，体会中华优秀传统文化的魅力；武汉市第十七中学学生代表走进消防救援站，与消防员共包粽子、同制香囊，于民俗体验中感悟爱国精神和责任担当……一场场兼具“烟火气”与正能量的活动，让端午文化浸润青少年心田，汇聚砥砺前行的精神力量。

　　今年是中国共产党成立105周年。习近平总书记“六一”前夕给中共一大纪念馆、南湖革命纪念馆少先队红领巾讲解员回信时强调，“传承红色基因，增长知识本领，磨练意志品质，做党和人民的红孩子”。作为中国四大传统节日之一，端午节与爱国诗人屈原密切相关，承载着厚重的家国情怀。习近平总书记多次引用屈原名句，以“诚既勇兮又以武，终刚强兮不可凌。身既死兮神以灵，魂魄毅兮为鬼雄”礼赞民族精神，又以“路漫漫其修远兮，吾将上下而求索”激励全党不忘初心、继续前进。

　　对于广大青少年而言，诵读楚辞名句，是读懂心怀家国、坚守气节的价值追求；学习先贤风骨，是领悟何为责任、何为担当，从而挺起青春的脊梁。从端午文脉中汲取精神养分，把家国大义植入心底，这本身就是传承红色基因的生动实践。

　　每逢端午佳节，人们通过吃粽子、赛龙舟、挂香囊等纪念屈原，也在潜移默化中增进文化认同、增强文化自信。神州大地上，各地各部门正以端午节为契机，为广大青少年打开一扇扇感知中华文明的窗口。江苏苏州阳澄湖畔的幼儿园里，孩子们射五毒、做香包、划旱地龙舟，初步建立对端午节的认知；广东科学中心以沉浸式体验活动拆解龙舟建造、编制五彩绳背后的力学、结构学等原理，让观众同步感受人文底蕴与科学精神；浙江嘉兴端午民俗文化活动中，古风NPC(非玩家角色)穿梭往来，趣味问答、打卡集章等新潮玩法吸引青少年流连驻足……这些守正创新的实践，让端午文化“活起来”“火起来”，拓宽了青少年走近传统、读懂经典的路径。在“玩中学、学中悟”，他们不止记住习俗的“形”，更触摸到文化的“魂”。

　　如今的端午节，既是传承中华文脉的载体，也日益成为撬动文旅消费、赋能经济发展的支点。譬如，2025年端午假期叠加“六一”儿童节，亲子家庭旅游订单占比达35%，以民俗文化和非遗体验为主的“新中式”亲子游、研学游成为家庭出行的热门之选；今年端午节前夕，义乌市场采用非遗宋锦面料制成的香囊成为“新顶流”，上架5天销量便达几十万个。这些数据背后，是端午文化正以更年轻、更现代的姿态融入旅游、消费与日常生活，是推进中华优秀传统文化创造性转化和创新性发展迈出的坚实步伐。

　　当传统节日与青春力量相遇，我们看到的不仅是习俗的延续，更是文脉的赓续、精神的传扬。新时代的青少年正从端午文化中获取精神滋养，带着中华文明的深邃智慧，以更加自信的姿态走向广阔世界，也让古老的节日在青春的书写中拥抱更加动人的未来。(本网评论员 魏平)

　　来源：未来网

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　　来源：未来网

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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