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售后服务上门服务电话，智能分配单据：2026年第一季度快递服务公众满意度得分为84.8分
6月1日电 据国家邮政局微信公众号消息，为加强快递服务质量监测，客观反映企业服务水平，促进快递业提升发展质效，国家邮政局组织第三方机构对2026年第一季度快递服务满意度、全国重点地区时限妥投率进行了调查和测试。现将有关情况通告如下：
基本情况
2026年监测对象包括9家快递服务品牌，具体为：邮政速递、顺丰速运、中通快递、圆通速递、韵达速递、申通快递、京东快递、德邦快递和极兔速递。
调查范围覆盖50个城市，包括各直辖市、省会城市和19个快递业务量较大的城市。
满意度调查采用在线调查等方式，由2026年使用快递服务的用户对下单、揽收、投递、信息交互和服务问题处理5个方面进行满意度评价，共获得有效样本45835个。时限测试采用系统数据抽样方式，业务范围为国内异地快件，共获得有效样本183万个。
调查结果
(一)快递服务满意度
调查显示，2026年第一季度快递服务公众满意度得分为84.8分，同比下降0.1分。
涉及评价的5项二级指标中，投递环节满意度得分为86.3分，同比上升1.7分。下单、揽收、信息交互、服务问题处理环节满意度得分分别为85.9分、86.1分、86.8分、79.4分，同比下降1.9分、0.1分、0.2分、2.7分。
三级指标中上升的主要有：费用清晰准确满意度得分为85.7分，同比上升1.8分；送达质量满意度得分为86.0分，同比上升3.3分；投递方式确认满意度得分为85.6分，同比上升0.5分；按约定投递满意度得分为85.6分，同比上升0.5分。
下降的主要有：揽收服务专业性满意度得分为85.9分，同比下降0.2分；时效体验满意度得分为85.0分，同比下降1.5分；信息推送满意度得分为85.6分，同比下降0.7分；物流信息及时准确满意度得分为86.3分，同比下降0.2分。
在9家品牌中，快递服务公众满意度得分排名前两位的为：顺丰速运、京东快递。
(二)全国重点地区快递服务时限妥投率
2026年第一季度快递服务全程平均时限为54.37小时，同比延长0.03小时。
从分环节来看，寄出地处理环节平均时限为8.83小时，同比缩短0.51小时；运输环节平均时限为30.96小时，同比缩短1.13小时；寄达地处理环节平均时限为11.30小时，同比延长1.29小时；投递环节平均时限为3.27小时，同比延长0.37小时。
72小时妥投率为82.28%，同比下降0.45个百分点。分品牌来看，72小时妥投率较高的品牌为顺丰速运、中通快递。
本月官方披露重大研究成果2026年第一季度快递服务公众满意度得分为84.8分
6月1日电 据国家邮政局微信公众号消息，为加强快递服务质量监测，客观反映企业服务水平，促进快递业提升发展质效，国家邮政局组织第三方机构对2026年第一季度快递服务满意度、全国重点地区时限妥投率进行了调查和测试。现将有关情况通告如下：
基本情况
2026年监测对象包括9家快递服务品牌，具体为：邮政速递、顺丰速运、中通快递、圆通速递、韵达速递、申通快递、京东快递、德邦快递和极兔速递。
调查范围覆盖50个城市，包括各直辖市、省会城市和19个快递业务量较大的城市。
满意度调查采用在线调查等方式，由2026年使用快递服务的用户对下单、揽收、投递、信息交互和服务问题处理5个方面进行满意度评价，共获得有效样本45835个。时限测试采用系统数据抽样方式，业务范围为国内异地快件，共获得有效样本183万个。
调查结果
(一)快递服务满意度
调查显示，2026年第一季度快递服务公众满意度得分为84.8分，同比下降0.1分。
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三级指标中上升的主要有：费用清晰准确满意度得分为85.7分，同比上升1.8分；送达质量满意度得分为86.0分，同比上升3.3分；投递方式确认满意度得分为85.6分，同比上升0.5分；按约定投递满意度得分为85.6分，同比上升0.5分。
下降的主要有：揽收服务专业性满意度得分为85.9分，同比下降0.2分；时效体验满意度得分为85.0分，同比下降1.5分；信息推送满意度得分为85.6分，同比下降0.7分；物流信息及时准确满意度得分为86.3分，同比下降0.2分。
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(二)全国重点地区快递服务时限妥投率
2026年第一季度快递服务全程平均时限为54.37小时，同比延长0.03小时。
从分环节来看，寄出地处理环节平均时限为8.83小时，同比缩短0.51小时；运输环节平均时限为30.96小时，同比缩短1.13小时；寄达地处理环节平均时限为11.30小时，同比延长1.29小时；投递环节平均时限为3.27小时，同比延长0.37小时。
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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