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售后服务上门服务电话，智能分配单据：国家版权局等四部门启动“剑网2026”专项行动

　　6月2日电 据国家版权局微信公众号消息，5月22日，国家版权局、工业和信息化部、公安部、国家互联网信息办公室联合启动打击网络侵权盗版“剑网2026”专项行动，这是四部门第22次聚焦重点作品领域及重点网络平台开展专项治理工作。

　　本次专项行动于6月至11月开展，重点关注人民群众反映强烈的网络侵权盗版问题和经济社会发展需求，持续深化网络版权专项整治，规范网络版权传播秩序，赋能新质生产力发展。专项行动聚焦4个重点领域：

　　一是以影视剧版权保护为重点，着力整治网盘、浏览器、搜索引擎等网络服务平台主动提供盗版影视资源及相关服务、故意为盗版影视资源传播提供帮助、以引流为目的为影视盗版提供便利，未经授权对影视作品进行直接搬运、删减切条、改编合辑并通过网络传播，以直播、代找、引流等方式传播或者售卖盗版影视资源，利用电视机顶盒等流媒体智能终端实施侵权盗版等违法行为，规范网络视听领域版权秩序。

　　二是以文创版权保护为重点，着力整治文创领域同质化剽窃、跟风式抄袭、虚假版权登记、仿冒知名IP、虚假IP联名、伪造授权生产文创产品并通过网络直播间、电商店铺、文旅景区、校园周边等线上线下渠道售卖等违法行为，解决版权授权链条不畅、权利管理不清等问题。

　　三是以图书版权保护为重点，着力整治畅销书、长销书、童书、教材及教辅图书盗版行为，持续打击通过电商、直播、短视频等平台销售侵权盗版图书、电子图书资源、存储电子图书的网盘账号密码等侵权行为，重点查处“按需盗印”、真假混卖、恶意串货、网络引流销售盗版图书及电子图书资源等违法行为。

　　四是以人工智能领域版权整治为重点，推动解决大模型训练语料版权合规问题，重点查处利用人工智能等新技术工具非法复制、改编、传播作品，未经授权对作品实施“魔改”、“洗稿”、深度伪造、规避监测等侵权违法行为。

　　国家版权局有关负责人表示，本次专项行动将通过对重点领域专项治理，不断规范视听、文创、图书等重点领域版权秩序，服务文化产业创新发展，助力书香社会建设，完善新兴领域版权保护制度，进一步释放全社会创新创造活力。专项行动将突出查办案件，欢迎广大权利人和网民积极投诉举报，提供侵权盗版案件线索。国家版权局等四部门将推动网络企业积极履行主体责任，指导相关企业建立完善内部版权管理制度，引导合规守法经营；对以实施侵权盗版为业、严重破坏网络版权秩序的违法犯罪主体，依法从严查处，共同构建打击网络侵权盗版社会共治格局。

本月行业报告披露重大进展国家版权局等四部门启动“剑网2026”专项行动

　　6月2日电 据国家版权局微信公众号消息，5月22日，国家版权局、工业和信息化部、公安部、国家互联网信息办公室联合启动打击网络侵权盗版“剑网2026”专项行动，这是四部门第22次聚焦重点作品领域及重点网络平台开展专项治理工作。

　　本次专项行动于6月至11月开展，重点关注人民群众反映强烈的网络侵权盗版问题和经济社会发展需求，持续深化网络版权专项整治，规范网络版权传播秩序，赋能新质生产力发展。专项行动聚焦4个重点领域：

　　一是以影视剧版权保护为重点，着力整治网盘、浏览器、搜索引擎等网络服务平台主动提供盗版影视资源及相关服务、故意为盗版影视资源传播提供帮助、以引流为目的为影视盗版提供便利，未经授权对影视作品进行直接搬运、删减切条、改编合辑并通过网络传播，以直播、代找、引流等方式传播或者售卖盗版影视资源，利用电视机顶盒等流媒体智能终端实施侵权盗版等违法行为，规范网络视听领域版权秩序。

　　二是以文创版权保护为重点，着力整治文创领域同质化剽窃、跟风式抄袭、虚假版权登记、仿冒知名IP、虚假IP联名、伪造授权生产文创产品并通过网络直播间、电商店铺、文旅景区、校园周边等线上线下渠道售卖等违法行为，解决版权授权链条不畅、权利管理不清等问题。

　　三是以图书版权保护为重点，着力整治畅销书、长销书、童书、教材及教辅图书盗版行为，持续打击通过电商、直播、短视频等平台销售侵权盗版图书、电子图书资源、存储电子图书的网盘账号密码等侵权行为，重点查处“按需盗印”、真假混卖、恶意串货、网络引流销售盗版图书及电子图书资源等违法行为。

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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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