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售后服务上门服务电话，智能分配单据：万物皆可做“CT” “璧山造”智造装备如何远销全球？

　　重庆6月17日电(马佳欣)走进重庆日联科技有限公司(以下简称“日联科技”)的展厅，一系列“X光片”引人驻足。汽车一体压铸车身内部的微小气孔清晰可见、新能源电池的焊点瑕疵无所遁形……6月16日，“2026海外华媒侨领川渝行”参访团走进位于重庆市璧山区的日联科技，实地观摩智能检测核心装备，深入了解企业技术研发创新与全球化市场布局情况。

图为20余家海外主流华文媒体代表和10余位侨领参访重庆日联科技有限公司。　记者 何蓬磊 摄

　　重庆日联科技有限公司成立于2013年，是一家专注于精密X射线技术研究及智能检测装备研发、生产与销售的国家级高新技术企业。公司建有总面积达75000平方米的X射线检测装备产业基地。

　　凭借可覆盖工业制造、食品医药、美妆日化等多品类、全场景的精密X射线检测技术，实现“万物皆可工业CT”的精准检测能力，这家扎根璧山13年的企业生产智造装备已经远销全球70多个国家，成为“璧山造”智造装备走向全球的一张名片。

　　X射线智能检测装备被誉为“工业医生”，其核心部件微焦点X射线源曾长期被美国、日本等国垄断，是国内高端制造业的难题。重庆日联科技有限公司副总经理余海鹏称，日联科技历时十余年攻坚，成功研制出国内首款封闭式热阴极微焦点X射线源并实现产业化。

　　“这一突破对中国新能源电池、汽车制造等重点产业的产业链安全检测具有重要意义。”余海鹏说，目前，日联科技已累计获得165项国家有效专利，其中包括28项发明专利。

　　当前，日联科技正全力构建“算力—算法—场景”一体化AI智算体系，搭建全域协同创新格局。“我们提供的不仅是检测图像，更是智能化的解决方案。”余海鹏介绍，搭载缺陷自动识别软件(ADR)的设备，能自动判定产品内部缺陷，有效替代人工判断，极大提升了检测效率和准确性。

　　凭借自主核心技术，日联科技已开发出覆盖泛工业领域的全系列X射线智能检测装备和工业CT系统，产品广泛应用于汽车零部件、航空航天、轨道交通、增材制造等领域。

　　参访中，海外华文媒体代表及侨领对这家“璧山造”企业的全球化布局表现出浓厚兴趣。“依托科创板上市的资本赋能，日联科技正加速在马来西亚建设海外生产基地，并在新加坡、匈牙利、美国设立分支机构，进一步贴近全球市场需求。”余海鹏说，“目前，我们的产品已远销全球70多个国家和地区，累计为客户提供了4万多个检测解决方案。”

　　从打破国外技术垄断，到以AI重构智能检测体系，再到产品远销全球70余个国家和地区，日联科技的成长轨迹，正是重庆高端智能装备产业提档升级的生动缩影。“一家企业的崛起，就是一个产业的发展，我们看到了中国智造参与全球竞争的十足信心。”赞比亚华侨华人总会副会长陈革说。(完)

今日监管部门发布重要研究成果万物皆可做“CT” “璧山造”智造装备如何远销全球？

　　重庆6月17日电(马佳欣)走进重庆日联科技有限公司(以下简称“日联科技”)的展厅，一系列“X光片”引人驻足。汽车一体压铸车身内部的微小气孔清晰可见、新能源电池的焊点瑕疵无所遁形……6月16日，“2026海外华媒侨领川渝行”参访团走进位于重庆市璧山区的日联科技，实地观摩智能检测核心装备，深入了解企业技术研发创新与全球化市场布局情况。

图为20余家海外主流华文媒体代表和10余位侨领参访重庆日联科技有限公司。　记者 何蓬磊 摄

　　重庆日联科技有限公司成立于2013年，是一家专注于精密X射线技术研究及智能检测装备研发、生产与销售的国家级高新技术企业。公司建有总面积达75000平方米的X射线检测装备产业基地。

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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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