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售后服务上门服务电话，智能分配单据：花钱买“插队权”规则该优化了

　　近期，某热门景区内，一名家长在排队3小时后，因目睹购买“优速通”的游客优先进入而情绪失控，引发全网热议。网友的争论焦点，不是“付费服务该不该有”，而是“景区如何平衡付费服务与普通游客权益”。景区作为市场方，追求盈利本无可厚非，但前提是守住公平底线，兼顾人文温度。

　　“优速通”作为景区推出的增值服务，游客自愿付费享受少排队、更便捷的游览体验，是市场化服务的体现。合理的“优速通”服务，既能满足不同群体的多元需求，也能为景区增加盈利渠道，反哺提升基础服务水平，本是双赢之举。但如今，这一服务逐渐跑偏：部分景区急功近利，大幅增加类似“优速通”服务名额，导致普通游客排队时间成倍延长，基本游览体验被严重挤压；第三方平台趁机投机取巧，通过加价倒卖、虚假宣传等方式牟取暴利，进一步扰乱市场秩序；更有景区忽视基础服务保障，把精力全放在盈利溢价上，卫生间脏乱、指引缺失、配套不足等问题突出，让游客的体验感大打折扣。

　　乱象的滋生根源在于景区管理不善，叠加行业规范缺失、企业功利化导向等多重因素。从景区自身层面看，部分景区运营方为追求利润，盲目将“免排队”权益无限售卖，却未能同步建立合理的名额配比机制和现场秩序维护方案。同时，部分文旅企业过度追逐短期经济效益，将“盈利”置于“服务”之上，片面追求收益最大化，进一步加剧了景区运营的功利化导向。从行业层面来说，目前文旅行业也缺乏明确的行业规范，关于“优速通”等付费升级服务的边界、定价标准、名额比例、监管要求等方面没有统一规定，让各类违规乱象难以得到有效遏制。

　　真正合理的付费服务，应建立在不损害普通游客基本权益的基础上。付费游客享受的是专属引导、定制化讲解、快速通行等差异化增值服务，而非挤占普通游客的公共体验资源。这就要求景区做好精细化管理。比如，区分景区属性，结合景区承载能力，合理分配普通票与“优速通”名额，提升运营管理水平；明确定价标准，严禁第三方平台加价倒卖，公开透明公示相关服务信息；还要补齐基础服务短板，优化普通游客的排队体验，缓解排队焦虑，保障普通游客的基本游览权益。

　　相关部门可尽快出台关于付费服务的统一规范，要求景区在售票平台、现场显著位置公示付费与免费服务的权益差异，保障游客知情权，并通过常态化检查机制，做到“边界清晰、比例可控、信息透明、违规必究”。

　　文旅行业的发展从来不是单一的盈利竞赛，游客的体验决定了景区口碑。这就要求既保障普通游客公平权益，也兼顾不同群体的合理需求。唯有如此，付费服务才能真正回归“增值”本质，实现商业价值与社会价值的双赢。

　　经济日报 卢杨静

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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

《中方回应》美：方威胁对《华征更高》关税