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　　截至5月31日晚，2026年电影票房已超157亿元。其中，《给阿嬷的情书》票房超14亿元，跃居2026年度票房榜第三名。随着暑期的到来，目前已有超50部影片定档2026暑期档，涵盖历史、科幻、青春、动画等多元类型，满足不同观众观影需求。各地的惠民观影活动也持续拉动消费活力。

　　《给阿嬷的情书》跻身年度票房榜第三位

　　现实题材影片《给阿嬷的情书》以侨批为情感纽带，讲述一段跨越半个多世纪的动人故事。该片从五一上映以来，票房口碑持续走高，目前以超14亿元的票房跻身2026年度票房榜第三位，并获得观众口碑评分9.1分的好成绩。目前该片已经宣布延长上映至6月30日，并将在海外陆续公映，已接到多国电影院线订单。

　　超50部影片定档 题材丰富类型多元

　　随着暑期档到来，目前已有超过五十部影片定档上映。

　　重大革命历史题材电影《四渡》以红军长征中具有决定性战略意义的四渡赤水战役为核心，再现中央红军在敌军重兵围堵之下，运用高超战略智慧以少胜多、扭转战局的军事奇迹，以纪念红军长征胜利90周年。

　　《澎湖海战》讲述了1683年康熙命施琅率福建水师，统一台湾的故事，再现了中国历史上那段“孤悬必归、分疆必合”的壮阔史诗。

　　《诺曼底72小时》根据二战真实历史事件改编，聚焦诺曼底登陆前决定三十万人命运的关键72小时，以“天气预报改写二战胜负”为全新视角，展现这场重大军事行动背后的“天气战”与惊心动魄的幕后博弈。

　　科幻电影《揭秘日》将在北美及中国内地同步上映，影片灵感来源于现实中的多个未解之谜，不仅承载了主创对外星文明的浓厚兴趣，也引发了观众对宇宙未知的深刻反思。

　　动画电影是暑期档必不可少的电影类型之一，今年暑期档，多部中外动画电影将轮番上映。

　　《三国第一部：争洛阳》以争洛阳为叙事切口，在恢宏东方美学风格中，为观众呈现一部兼具厚重历史质感与英雄气概的三国开篇史诗。

　　《大圣崛起》讲述了大圣答应佛祖用14年的时间，护送唐僧去西天取经；其行为引起同族兄弟的不解，纷纷起而阻止——影片从全新的角度展现了一个不一样的西游故事。

　　进口动画电影《加菲猫家族》《玩具总动员5》《小黄人与大怪兽》主打轻松欢乐、全年龄向观影体验，适合亲子观影。

　　纪录电影《中国动画100年》聚焦中国动画百年发展历程，通过经典作品与珍贵影像资料，全景式呈现中国动画从探索起步到成就斐然的发展轨迹，带领观众重温几代人的童年记忆，感受中国动画的光影魅力。

　　惠民观影活动精彩纷呈 带动消费

　　此外，今年以来，在“2026中国电影经济促进年”带动下，各地还推出形式多样的惠民观影活动，让小小电影票根带动文旅、餐饮、住宿、文创等消费持续走高，成为推动经济增长重要引擎。据测算，截至目前，电影全产业链产值已经接近2500亿元。

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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

(和平精英)又闯进了一：个新圈子