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售后服务上门服务电话，智能分配单据：香港科大举办“独角兽日” 促成6项创科合作协议

　　香港6月2日电 香港科技大学(下称“科大”)2日举行年度旗舰活动“独角兽日”，汇聚超过1800名师生及校友、国际政界代表、创科企业家等各界人士，共商创科生态圈协作策略与跨领域合作机遇，促进科研成果转化与国际交流。

　　活动现场展示了近百家由科大培育的初创企业在医疗健康、电子及人工智能系统、新材料、绿色能源与可持续发展等领域的研究成果转化及应用进展。

　　香港特区政府创新科技及工业局局长孙东肯定了高校在支持香港创新科技发展中扮演的重要角色。他表示，香港正步入创科发展的黄金时代，香港特区政府正着力建立推动香港高质量发展的新引擎，聚焦重点领域的科研创新，引领产业应用发展。相信香港将成为举足轻重的国际创科中心，为国家高质量发展作出重要贡献。

　　科大校长叶玉如表示，今年适逢科大创校35周年，科大在35年中积极布局多个策略性科研领域。其中，正在筹建的科大医学院将生命科学与前沿科技相结合，致力于培育新一代跨学科的医学人才；科大亦深度参与国家探月工程“嫦娥八号”任务及“天宫”空间站科研项目。未来将继续与各界携手共育创新之林，让科研成果造福社会、惠及全球。

　　活动以“筑梦卅五载 创新无止境”为主题，设立“国际展区”以帮助初创企业拓展国际市场和促进跨地域合作，同时促成6项合作协议，旨在推动人才培育及产学协作，促进科研成果转化与创新应用。(完)

今日官方传递行业研究报告香港科大举办“独角兽日” 促成6项创科合作协议

　　香港6月2日电 香港科技大学(下称“科大”)2日举行年度旗舰活动“独角兽日”，汇聚超过1800名师生及校友、国际政界代表、创科企业家等各界人士，共商创科生态圈协作策略与跨领域合作机遇，促进科研成果转化与国际交流。

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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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