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售后服务上门服务电话，智能分配单据：综合眼健康管理国际专家共识编写启动 专家建言推动服务“下沉”

　　北京6月2日电 (记者 张素)在近日举行的Vision China2026视觉健康创新发展国际会议上，亚洲眼视光执业管理协会(AOMA)启动综合眼健康管理国际专家共识编写工作，旨在助力推动建立高效的眼健康服务体系，推动眼健康服务进一步“下沉”。

　　会上举行中国综合眼健康管理发展倡议与综合眼健康管理国际专家共识编制工作启动仪式。作为倡议和国际专家共识关注的核心，综合眼健康管理是一套连接公众日常眼健康需求与专业眼健康服务的系统化管理模式，强调在社区与基层场景中提升服务可及性与连续性。

在近日举行的Vision　China　2026视觉健康创新发展国际会议上，亚洲眼视光执业管理协会(AOMA)启动《综合眼健康管理国际专家共识》编写工作。主办方供图

　　据介绍，此次启动编写的国际专家共识，将围绕综合眼健康管理核心理念、分层管理路径、转诊协同机制及专业能力建设等关键议题形成国际化实践框架，为中国探索更加规范、可持续的综合眼健康管理模式提供专业参考。

　　“我们将以循证医学为基础深化创新，并持续携手行业专家、医疗机构及合作伙伴，让更专业、更高效的眼健康服务惠及更多人群。”依视路陆逊梯卡大中华区专业视觉健康总裁林国樑在受访时说。

　　伴随人工智能(AI)技术兴起，视觉健康不断融合新技术，掀起新浪潮。

　　大会现场启动了“眼视光临床思维智能训练系统”。据悉，该系统由温州医科大学牵头，是一个针对眼视光临床思维教学的数字化、智能化训练平台。它将通过智能交互技术，模拟真实诊疗场景，为培养下一代眼视光人才提供新范式。

　　“眼视光AI智能助手”也在会上发布。据介绍，该AI助手已导入超6亿tokens眼科专业知识，深度学习200余篇行业权威专家共识、临床指南及行业标准，回复详细度较通用模型提升30%以上。温州医科大学附属眼视光医院深度参与评测标准制定及第三方评测，结果显示，该AI助手已能够满足眼科及视光医生、验配师以及消费者的大部分日常使用需求。

　　目前，该模型已覆盖儿童近视防控、成人配镜、近疲劳管理等70余个应用场景，进一步提升专业眼健康服务的可及性与便利性。用户可通过手机小程序便捷获取视光问题咨询、验光报告解读等服务。

　　在长时间盯屏与高强度近距离用眼成为日常的今天，“人未老，眼先花”正困扰越来越多消费者。对此，业内专家提出“眼龄”概念，希望帮助消费者更科学地理解调节力衰退与近疲劳(老视)的相关性，推动成人视觉健康管理从“被动矫正”迈向“主动干预”。

　　当前，儿童青少年近视问题依然严峻。此次会上，来自温州医科大学附属眼视光医院的保金华团队带来7年深耕成果。她表示，在长达7年的随访中，H.A.L.T.镜片平均延缓近视进展2.30 D；与单光镜片(SVL)对照组的外推数据对比，平均延缓眼轴增长0.92 mm。此外，在5年至7年的随访区间内，H.A.L.T.镜片组约60%的儿童仍未发展为高度近视，即该镜片可降低发展为高度近视的风险。

　　有评论认为，这项研究不仅为H.A.L.T.镜片的长期应用提供了循证后盾，更从全生命周期管理的视角，证实了持续干预在降低高度近视风险方面的临床意义。(完)

今日监管部门公开新政策变化综合眼健康管理国际专家共识编写启动 专家建言推动服务“下沉”

　　北京6月2日电 (记者 张素)在近日举行的Vision China2026视觉健康创新发展国际会议上，亚洲眼视光执业管理协会(AOMA)启动综合眼健康管理国际专家共识编写工作，旨在助力推动建立高效的眼健康服务体系，推动眼健康服务进一步“下沉”。

　　会上举行中国综合眼健康管理发展倡议与综合眼健康管理国际专家共识编制工作启动仪式。作为倡议和国际专家共识关注的核心，综合眼健康管理是一套连接公众日常眼健康需求与专业眼健康服务的系统化管理模式，强调在社区与基层场景中提升服务可及性与连续性。

在近日举行的Vision　China　2026视觉健康创新发展国际会议上，亚洲眼视光执业管理协会(AOMA)启动《综合眼健康管理国际专家共识》编写工作。主办方供图

　　据介绍，此次启动编写的国际专家共识，将围绕综合眼健康管理核心理念、分层管理路径、转诊协同机制及专业能力建设等关键议题形成国际化实践框架，为中国探索更加规范、可持续的综合眼健康管理模式提供专业参考。

　　“我们将以循证医学为基础深化创新，并持续携手行业专家、医疗机构及合作伙伴，让更专业、更高效的眼健康服务惠及更多人群。”依视路陆逊梯卡大中华区专业视觉健康总裁林国樑在受访时说。

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　　当前，儿童青少年近视问题依然严峻。此次会上，来自温州医科大学附属眼视光医院的保金华团队带来7年深耕成果。她表示，在长达7年的随访中，H.A.L.T.镜片平均延缓近视进展2.30 D；与单光镜片(SVL)对照组的外推数据对比，平均延缓眼轴增长0.92 mm。此外，在5年至7年的随访区间内，H.A.L.T.镜片组约60%的儿童仍未发展为高度近视，即该镜片可降低发展为高度近视的风险。

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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

尚：{未完全投}入续作考虑