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　　北京6月2日电(记者 刘星晨)当地时间3日，本赛季美职篮(NBA)总决赛即将开打，圣安东尼奥马刺队与纽约尼克斯队将在前者主场开启系列赛争夺。

  图片来源：NBA社交媒体。

　　NBA联盟此前宣布，马刺队与俄克拉荷马雷霆队抢七大战的社交媒体总浏览量突破20亿，创历史纪录。这种火热延续到了总决赛，知名票务平台TickPick实时数据显示，截至发稿时，总决赛部分场次的最低票价为805美元(折合人民币约5446元)，最高票价达到29.8万美元(折合人民币约202万元)。

  票务平台TickPick门票价格截图。

　　尼克斯队与马刺队均已阔别总决赛舞台许久，这是此番门票价格水涨船高的一大原因。

　　东部决赛中，尼克斯队在布伦森、唐斯等人的带领下展现出极强的进攻火力，他们以4比0的总比分战胜克利夫兰骑士队，时隔27年重返总决赛。西部决赛，马刺队与雷霆队纠缠至最后一刻，马刺通过抢七大战胜出，与尼克斯会师总决赛。

　　这轮决定冠军归属的系列赛也引起了美国总统特朗普的关注。据外媒报道，他认为自己会去现场观赛，“尼克斯队有一些很棒的球员，我想我会去看其中一场比赛。是的，很多人都邀请我去看。”

　　“吉姆·多兰是个很棒的人，他是麦迪逊广场花园(尼克斯队主场)的老板。他们今年成绩很不错，尼克斯几乎赢下了所有比赛，吉姆也邀请我去看了。”

  资料图：特朗普。记者 陈孟统 摄

　　TickPick数据显示，尼克斯队主场的最低票价几乎是马刺队的数倍，这也符合外界对球市的预期。NBA总决赛采用七场四胜制，截至目前，每场比赛的最低票价分别为：805美元、1122美元、4115美元、3800美元、1695美元、5411美元、3787美元。

　　其中，第一场、第二场、第五场、第七场为马刺队主场，第三场、第四场、第六场为尼克斯队主场。单场的最低票价一般位于球馆最高层，这意味着球迷需要支付上万元才能在尼克斯队主场购买到一张“山顶票”。

  图片来源：票务平台TickPick实时票价截图。

　　随着座位越来越靠近场地，价格也持续走高。尤其在尼克斯主场，场边内场区域的门票价格达到了惊人的29.8万美元。

　　据相关票务平台统计，尼克斯队主场门票最低价格已超过2025年NBA总决赛全部七场比赛的单场均价之和，创造总决赛票价历史之最。(完)

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  图片来源：NBA社交媒体。

　　NBA联盟此前宣布，马刺队与俄克拉荷马雷霆队抢七大战的社交媒体总浏览量突破20亿，创历史纪录。这种火热延续到了总决赛，知名票务平台TickPick实时数据显示，截至发稿时，总决赛部分场次的最低票价为805美元(折合人民币约5446元)，最高票价达到29.8万美元(折合人民币约202万元)。

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　　东部决赛中，尼克斯队在布伦森、唐斯等人的带领下展现出极强的进攻火力，他们以4比0的总比分战胜克利夫兰骑士队，时隔27年重返总决赛。西部决赛，马刺队与雷霆队纠缠至最后一刻，马刺通过抢七大战胜出，与尼克斯会师总决赛。

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  资料图：特朗普。记者 陈孟统 摄

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　　其中，第一场、第二场、第五场、第七场为马刺队主场，第三场、第四场、第六场为尼克斯队主场。单场的最低票价一般位于球馆最高层，这意味着球迷需要支付上万元才能在尼克斯队主场购买到一张“山顶票”。

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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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