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售后服务上门服务电话，智能分配单据：宁夏出台民族团结进步促进条例 9月1日起施行

　　银川6月2日电 (记者 李佩珊)记者2日从宁夏回族自治区民族事务委员会获悉，《宁夏回族自治区民族团结进步促进条例》(下称《条例》)经宁夏人大常委会表决通过，将于2026年9月1日正式落地实施，原有条例同步废止。《条例》紧扣铸牢中华民族共同体意识主线，分6章56条，从文化培育、交融共建、产业富民、监督保障等方面细化举措，以法治化规范全区民族工作开展。

　　《条例》规范历史文化学习内容，明确常态化开展党史、新中国史、改革开放史、社会主义发展史、中华民族发展史学习宣传，深耕中华文化沃土，常态化开展中华优秀传统文化、红色文化普及推广，把中华民族共同体意识教育融入基础教育、公职人员培训与全民社会宣教全过程，常态化布设中华文化标识，厚植各族群众家国情怀。

　　在促进各民族交往交流交融层面，《条例》大力推进互嵌式社会结构和社区环境建设，完善流动人口入学、就医、社保等普惠公共服务，破除地域、户籍壁垒，依托节庆赛事、文体联谊、研学走访等活动，推动各族群众共居共学、共事共乐。

　　立足宁夏区位与产业禀赋，《条例》依托闽宁对口协作长效机制，聚焦乡村振兴、特色产业培育、绿色能源、葡萄酒等优势产业发展，持续拓宽群众就业增收渠道，稳步推进城乡基本公共服务均等化，以产业协同带动各族群众携手致富。

　　此外，《条例》确定每年9月为宁夏民族团结进步月，设立评优表彰制度，将民族团结工作经费列入各级财政预算，同步建立政策合规审查、日常督查、违法惩戒制度。(完)

本月行业报告披露新动态宁夏出台民族团结进步促进条例 9月1日起施行

　　银川6月2日电 (记者 李佩珊)记者2日从宁夏回族自治区民族事务委员会获悉，《宁夏回族自治区民族团结进步促进条例》(下称《条例》)经宁夏人大常委会表决通过，将于2026年9月1日正式落地实施，原有条例同步废止。《条例》紧扣铸牢中华民族共同体意识主线，分6章56条，从文化培育、交融共建、产业富民、监督保障等方面细化举措，以法治化规范全区民族工作开展。

　　《条例》规范历史文化学习内容，明确常态化开展党史、新中国史、改革开放史、社会主义发展史、中华民族发展史学习宣传，深耕中华文化沃土，常态化开展中华优秀传统文化、红色文化普及推广，把中华民族共同体意识教育融入基础教育、公职人员培训与全民社会宣教全过程，常态化布设中华文化标识，厚植各族群众家国情怀。

　　在促进各民族交往交流交融层面，《条例》大力推进互嵌式社会结构和社区环境建设，完善流动人口入学、就医、社保等普惠公共服务，破除地域、户籍壁垒，依托节庆赛事、文体联谊、研学走访等活动，推动各族群众共居共学、共事共乐。

　　立足宁夏区位与产业禀赋，《条例》依托闽宁对口协作长效机制，聚焦乡村振兴、特色产业培育、绿色能源、葡萄酒等优势产业发展，持续拓宽群众就业增收渠道，稳步推进城乡基本公共服务均等化，以产业协同带动各族群众携手致富。

　　此外，《条例》确定每年9月为宁夏民族团结进步月，设立评优表彰制度，将民族团结工作经费列入各级财政预算，同步建立政策合规审查、日常督查、违法惩戒制度。(完)

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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