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售后服务上门服务电话，智能分配单据：第一观察｜总书记寄望红色基因薪火相传

　　在“六一”国际儿童节到来之际，习近平总书记亲切回信中共一大纪念馆、南湖革命纪念馆少先队红领巾讲解员，勉励他们高举队旗跟党走，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，在新征程上跑好历史接力赛，并祝他们和全国的小朋友们节日快乐。

　　写信给习近平总书记的少先队红领巾讲解员，来自中国共产党的诞生地——上海和浙江嘉兴。2017年，习近平总书记在党的十九大闭幕后首次离京，就带领新一届中央政治局常委专程前往两地瞻仰中共一大会址和南湖红船，回顾建党历史，学习革命先辈的崇高精神，强调铭记党的奋斗历程、时刻不忘初心。

　　赓续红色血脉，是习近平总书记长期以来对广大少年儿童的深切寄望。

　　十年前，中国共产党成立95周年，习近平总书记“六一”前夕回信大陈岛老垦荒队员的后代、浙江省台州市椒江区12名小学生，勉励他们继承和弘扬大陈岛垦荒精神，热爱祖国、好好学习、砥砺品格；五年前，建党100周年，总书记在“六一”前夕回信勉励江苏省淮安市新安小学的少先队员，从小坚定听党话、跟党走的决心；今年是建党105周年，总书记再次对孩子们提出“高举队旗跟党走”的期许……这些承载厚重历史记忆的时刻，都是引领广大少年儿童坚定理想信念、传承红色基因的宝贵契机。

　　此次回信中，习近平总书记对孩子们“厚植了爱党、爱国、爱社会主义的情感，得到了锻炼与成长”感到十分欣慰，对青少年思政教育的高度重视溢于言表。

　　红色资源是我们党艰辛而辉煌奋斗历程的见证，是最宝贵的精神财富；红色场馆、红色展览是生动的思政大课堂。就在今春考察河北雄安新区时，习近平总书记来到北京四中雄安校区，走进教室，观看孩子们朗诵《黄河颂》。创作于抗战烽火中的《黄河颂》，散发着穿越时空的力量，成为“大语文课”“大思政课”的精神给养。

　　思政教育是培养“党和人民的红孩子”的重要保障。对如何做好思政教育，习近平总书记始终十分关心：“要用好红色资源，加强革命传统教育、爱国主义教育、青少年思想道德教育”“把思政教育‘小课堂’和社会‘大课堂’有效融合起来”……

　　少年儿童是推进强国建设、民族复兴伟业的未来生力军，需要全面发展、自信自强。习近平总书记此次回信，蕴含着对少年儿童成长成才的长远考量，与此前对孩子们的寄望一以贯之。

　　叮嘱小朋友“考试成绩只是一个方面，首先要做一个健全的人，将来更好地适应社会”；参加首都义务植树，勉励少先队员“爱知识、爱劳动、爱自然，德智体美劳全面发展”；全国两会下团组，强调“我们的教育要善于从五千年中华传统文化中汲取优秀的东西，同时也不摒弃西方文明成果，真正把青少年培养成为拥有‘四个自信’的孩子”……习近平总书记的谆谆嘱托，沁润心田。

　　“党和人民的红孩子”与祖国共进、与时代同行，必将成长为可堪大用、能担重任的栋梁之才，让红色基因薪火相传、红色江山后继有人。

　　策划：张晓松

　　主编：朱基钗、施雨岑

　　主笔：魏冠宇

　　视觉：张爱芳、包昱涵

　　新华社国内部制作

　　新华社第一工作室出品

本周监管部门传达重磅消息第一观察｜总书记寄望红色基因薪火相传

　　在“六一”国际儿童节到来之际，习近平总书记亲切回信中共一大纪念馆、南湖革命纪念馆少先队红领巾讲解员，勉励他们高举队旗跟党走，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，在新征程上跑好历史接力赛，并祝他们和全国的小朋友们节日快乐。

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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

一：起去全运