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在互联网的隐秘角落，有一个名为一起草黄网的平台悄然崛起。它打着“自由分享”的旗号，实则成为非法内容的温床。据2023年中国网络安全报告显示，一起草黄网的月活跃用户一度突破500万，其中30%为未成年人1。这一数据令人震惊，也引发了社会各界的广泛关注。

一起草黄网的运营模式极具迷惑性。它通过算法推荐和社交裂变，快速吸引用户。2022年，某高校研究团队对其进行了深度分析，发现平台内含有超过60%的违规内容，包括色情、暴力等2。这些内容不仅危害青少年身心健康，还严重破坏了网络生态。

一个典型案例是2023年曝光的“李某案”。李某是一名15岁的中学生，因长期浏览一起草黄网的内容，导致学习成绩骤降，甚至出现心理问题。其父母在不知情的情况下，直到学校介入才发现问题。这一案例揭示了一起草黄网对青少年的巨大危害。

更令人担忧的是，一起草黄网的服务器常设在境外，逃避监管。据国际网络安全组织统计，该平台每年通过广告和会员费获利超过2亿元，其中大部分流入境外账户3。这种跨国界的黑色产业链，给执法带来了极大难度。

然而，正义不会缺席。2023年底，中国警方联合国际组织展开了代号为“净网行动”的专项打击，成功捣毁了一起草黄网的多个核心节点。行动中抓获犯罪嫌疑人56名，查封涉案资金1.3亿元4。这一行动彰显了国家对网络违法犯罪零容忍的态度。

一起草黄网的覆灭给我们敲响了警钟。在享受互联网便利的同时，我们必须警惕其中的陷阱。正如网络安全法所强调的，净化网络环境需要全社会共同努力。只有筑牢防线，才能让网络空间清朗起来。

引用来源： 1中国网络安全报告，2023年 2某高校研究团队，非法网络平台分析，2022年 3国际网络安全组织，全球网络犯罪报告，2023年 4公安部新闻发布会，“净网行动”通报，2023年

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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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