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　　央视网消息：在陕西省西安市长安区的神禾原，这里的小麦种植面积超过2万亩。眼下，神禾原的小麦进入成熟期，颗粒饱满，长势良好，即将于下周开始收割。据了解，今年长安区小麦的种植面积达到24万亩，其中旱地小麦目前已经开始陆续收割，预计将在6月10日左右达到夏收高峰。

　　安徽淮南：高标准农田加紧收割

　　这里是安徽省淮南市谢家集区的1200亩高标准农田，目前这里的小麦已经成熟。一台台收割机在金色的麦田里驰骋，构成一幅丰收的画卷。由于临近水源灌溉便利，这里一年可以种植一季小麦、一季水稻。经过科学耕种，眼前的农田每一季亩产均超过1000斤。

　　江苏苏州：麦收进度超七成 机插秧接茬展开

　　在江苏省苏州市吴江区的一片农田，这两天苏州天气晴好，当地正抢抓农时，在预报的新一轮降雨来临前，将这片麦田收割。接下来，这里还要平整土地，进行机插秧的作业。截至6月1日，苏州全市小麦累计收获超92万亩，进度已超七成；油菜已全部收获完成。从当前的收割情况来看，今年苏州小麦整体生产形势好于预期。

　　山西侯马：精准施策克难题 夏粮迎来丰收季

　　眼下，山西临汾侯马市的小麦已陆续成熟，田野麦浪翻滚，一台台联合收割机穿梭作业。尽管去年秋播因连续降雨导致播期推迟，但通过“促弱转壮”精准施策，小麦苗情显著改善，产量不降反增，迎来丰收。

　　在山西侯马市上马街道上院村，金色的麦田里，一台台大型联合收割机在田间往返作业，收割、脱粒同步完成，高效又顺畅。麦粒源源不断从储粮仓涌出，直接装车转运。

　　这份丰收来之不易，去年秋播期间，部分麦田因连续降雨导致播期推迟，苗情一度出现叶片少、分蘖不足等问题。为此，相关部门在充分调研的基础上，发布了冬小麦春季“促弱转壮”技术措施，并组织农技人员下沉田间地头，点对点指导农户进行精细化田间管护。

　　江苏：抢抓晴好天气 全域夏收有序推进

　　江苏省的3600多万亩小麦陆续进入大面积集中收获期，各地抢抓晴好天气、科学调配农机，助力粮食稳产丰收。

　　在江苏省镇江市，今年当地共种植冬小麦81.19万亩，当地提前调配合适的收割机，为种植户提供机收服务。这是白兔镇中心村的一处麦田，金色麦浪连片起伏、籽粒饱满，多台适配丘陵地块作业的联合收割机正有序作业，高速转动的割台精准掠过麦秆，麦粒源源不断存入储粮仓。

　　同样，扬州市的小麦也陆续开镰，当地提前做好农机保障筹备，累计维修保养机具2.18万台(套)，对接落实联合收割机近6000台，梳理排查粮食烘干中心419个。预计6月上旬，能完成267.9万亩小麦的夏收工作。

　　江苏省农情调度数据显示，截至5月31日，全省小麦已收获371万亩，收割进度超一成。按照当前作业进度，预计6月15日左右全省小麦大面积收获工作将基本结束。

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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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