季大牌的追夫日记|不同视角重温经典,感受别样人生与心灵的碰撞！

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渭南市(白水县、华阴市、合阳县、蒲城县、大荔县、澄城县、华州区、韩城市、富平县、潼关县、临渭区)

柳州市(城中区、柳南区、鹿寨县、鱼峰区、融安县、柳北区、柳城县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、柳江区)

忻州市(定襄县、繁峙县、静乐县、代县、忻府区、五台县、宁武县、神池县、保德县、河曲县、偏关县、五寨县、原平市、岢岚县)

楚雄彝族自治州(武定县、楚雄市、禄丰市、南华县、大姚县、元谋县、永仁县、牟定县、姚安县、双柏县)  珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

湛江市(麻章区、雷州市、徐闻县、吴川市、遂溪县、坡头区、廉江市、霞山区、赤坎区)

大连市(旅顺口区、中山区、长海县、金州区、甘井子区、庄河市、普兰店区、沙河口区、瓦房店市、西岗区)

眉山市(丹棱县、彭山区、东坡区、青神县、洪雅县、仁寿县)

苏州市(吴江区、常熟市、姑苏区、吴中区、太仓市、虎丘区、昆山市、张家港市、相城区)  红河哈尼族彝族自治州(红河县、弥勒市、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、屏边苗族自治县、个旧市、河口瑶族自治县、建水县、泸西县、绿春县、开远市、石屏县)

蚌埠市(怀远县、龙子湖区、蚌山区、淮上区、禹会区、五河县、固镇县)

无锡市(新吴区、宜兴市、滨湖区、锡山区、梁溪区、惠山区、江阴市)

沈阳市(苏家屯区、沈河区、浑南区、和平区、铁西区、新民市、大东区、沈北新区、于洪区、皇姑区、法库县、康平县、辽中区)

宁德市(柘荣县、周宁县、屏南县、福鼎市、霞浦县、古田县、寿宁县、蕉城区、福安市)

成都市(蒲江县、青白江区、大邑县、武侯区、简阳市、双流区、新津区、温江区、新都区、都江堰市、青羊区、郫都区、成华区、金牛区、崇州市、邛崃市、彭州市、金堂县、锦江区、龙泉驿区)

平凉市(泾川县、华亭市、崆峒区、庄浪县、灵台县、静宁县、崇信县)

潍坊市(寿光市、青州市、昌乐县、寒亭区、昌邑市、高密市、临朐县、安丘市、诸城市、潍城区、奎文区、坊子区)

吴忠市(红寺堡区、利通区、盐池县、青铜峡市、同心县)

湘潭市(雨湖区、湘乡市、韶山市、岳塘区、湘潭县)

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

阜阳市(颍东区、界首市、颍泉区、颍上县、临泉县、阜南县、颍州区、太和县)

达州市(大竹县、宣汉县、开江县、通川区、万源市、达川区、渠县)

张掖市(甘州区、临泽县、民乐县、山丹县、高台县、肃南裕固族自治县)

常德市(临澧县、鼎城区、安乡县、石门县、汉寿县、澧县、津市市、桃源县、武陵区)

郴州市(桂东县、宜章县、嘉禾县、安仁县、桂阳县、临武县、永兴县、资兴市、北湖区、汝城县、苏仙区)

三亚市(天涯区、崖州区、海棠区、吉阳区)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

石河子市(北屯市、铁门关市、阿拉尔市、胡杨河市、可克达拉市、昆玉市、双河市、图木舒克市、新星市、白杨市、五家渠市)

甘孜藏族自治州(甘孜县、道孚县、丹巴县、九龙县、新龙县、炉霍县、乡城县、康定市、泸定县、理塘县、德格县、稻城县、巴塘县、得荣县、雅江县、白玉县、石渠县、色达县)

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河源市(连平县、和平县、龙川县、东源县、紫金县、源城区)

黄冈市(黄州区、团风县、武穴市、浠水县、蕲春县、罗田县、麻城市、英山县、红安县、黄梅县)

克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区)

晋中市(灵石县、太谷区、祁县、寿阳县、榆次区、介休市、昔阳县、和顺县、榆社县、平遥县、左权县)  钦州市(灵山县、钦北区、钦南区、浦北县)

十堰市(丹江口市、茅箭区、竹溪县、竹山县、张湾区、房县、郧阳区、郧西县)

长治市(襄垣县、武乡县、平顺县、沁源县、壶关县、长子县、黎城县、屯留区、沁县、上党区、潞城区、潞州区)

菏泽市(巨野县、定陶区、鄄城县、郓城县、曹县、成武县、单县、东明县、牡丹区)池州市(青阳县、贵池区、东至县、石台县)

和田地区(和田县、墨玉县、于田县、民丰县、皮山县、策勒县、和田市、洛浦县)  武汉市(武昌区、黄陂区、东西湖区、江岸区、江汉区、江夏区、硚口区、蔡甸区、洪山区、汉阳区、青山区、汉南区、新洲区)

淄博市(淄川区、沂源县、临淄区、桓台县、博山区、周村区、高青县、张店区)

吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)

莆田市(秀屿区、荔城区、涵江区、仙游县、城厢区)丹东市(东港市、宽甸满族自治县、元宝区、凤城市、振安区、振兴区)

邵阳市(城步苗族自治县、新邵县、绥宁县、邵阳县、洞口县、北塔区、新宁县、邵东市、武冈市、双清区、隆回县、大祥区)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

毕节市(七星关区、黔西市、赫章县、金沙县、纳雍县、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、大方县)

景德镇市(珠山区、浮梁县、昌江区、乐平市)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

兴安盟(乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗、突泉县、科尔沁右翼前旗、阿尔山市)

保山市(腾冲市、施甸县、龙陵县、隆阳区、昌宁县)

广元市(剑阁县、朝天区、苍溪县、旺苍县、利州区、昭化区、青川县)

佛山市(高明区、顺德区、南海区、禅城区、三水区)

恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、咸丰县、建始县、利川市、巴东县、宣恩县、恩施市、来凤县)

永州市(双牌县、零陵区、江永县、新田县、江华瑶族自治县、冷水滩区、蓝山县、东安县、宁远县、道县、祁阳市)

海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、海晏县、祁连县)

贺州市(平桂区、钟山县、昭平县、富川瑶族自治县、八步区)

上海市(虹口区、奉贤区、闵行区、普陀区、徐汇区、黄浦区、宝山区、杨浦区、浦东新区、青浦区、静安区、松江区、长宁区、金山区、崇明区、嘉定区)

邯郸市(广平县、武安市、鸡泽县、魏县、邯山区、临漳县、磁县、丛台区、馆陶县、大名县、峰峰矿区、成安县、涉县、永年区、复兴区、曲周县、邱县、肥乡区)

邢台市(巨鹿县、任泽区、内丘县、沙河市、临城县、新河县、南宫市、广宗县、信都区、隆尧县、平乡县、宁晋县、清河县、威县、柏乡县、襄都区、南和区、临西县)

　　新浪财经北美站康路

　　在大模型进入深水区、AIAgent走向爆发的2025年，企业对“AI+业务”的落地路径关注前所未有。

　　近日，新浪财经在NYU中美高峰论坛期间，对话阿里巴巴通义实验室自然语言处理方向负责人黄非，围绕模型能力演进、Agent范式变革、多模态翻译出海、代码智能化等趋势，展开交流。阿里通义实验室是国内最早从事大模型研究的团队之一，研发的通义系列模型和产品在大模型开源社区和产业界学术界广受好评。黄非分享了阿里通义实验室在大模型与AIAgent方向上的实践路径与战略判断。

　　“第一条是围绕模型能力本身的突破。”黄非指出，“比如我们做通义千问的时候，一条主线就是探索大模型的智能边界。这条线并不是以应用驱动为主，而是以‘能力上限’为目标，比如说在各种benchmark（基准）任务上不断提升效果，研究怎么选更优的数据、更有效的训练策略、更强的架构。这其实就是往AGI的方向去推。”

　　但与此同时，通义也在更贴近业务场景的方向发力。

　　“第二条就是更贴近应用端的路径，也就是你说的‘业务系统协同’。像通义晓蜜这样的智能对话助手长期以来服务包括电商、政务、运营商等各行各业，还有我们开发的通义灵码（代码生成助手），目前在国内的市场占有率是第一的。我们也在研发法律助手通义法睿、角色陪伴类的大模型通义星尘等产品。这类应用其实就是模型能力和业务场景的结合。”

　　针对Agent的方向，黄非表示，传统Agent通过人工设定流程来完成任务，但泛化能力不强。“我们现在想做的是让模型自己学会‘什么时候该调哪个工具’，比如用计算器、查天气、调地图API，这些其实都是Agent的工具调度逻辑。这方面我们正在做系统级探索。”

　　在谈到多模态翻译如何服务阿里全球化时，黄非举例指出，通义已经在跨语种直播带货中取得实质进展。中国主播在直播带货过程中，可以实时将内容转成英语、西语、阿拉伯语等多种语言，大幅降低了语言壁垒。

　　而在电商商品出海过程中，通义也已从“翻译”走向“本地生成”。黄非解释道，当一件中国商品要卖到西语市场，不能只把文字翻译过去，还要重写产品描述、重新生成营销图片和短视频，让当地用户觉得内容就是为他们量身打造的。

　　“这背后其实是一整套跨语言、跨模态的智能生成链条。”黄非说。

　　作为通义自然语言方向的长期负责人，黄非分享了如何判断某个AI方向具有“长期势能”的思考框架，“我们的判断逻辑也很清晰：第一，看这个方向是不是具有系统性价值，能不能通过解决一类问题带来巨大的业务价值，因为专注才能突破；第二，看它是不是有技术壁垒，不容易被别人复制。如果只是一个“谁都能做”的方向，门槛比较低，那我们的技术优势和团队人才优势就不够彰显。”

　　通义一直坚持开源开放的路线。“我们相信AI技术的发展是在不断开放的基础上持续进行，开源开放一方面可以降低千行百业使用AI大模型的门槛，同时也可以和产业界和学术界的专家学者们共同合作推进AI技术的不断发展，推进智能的上限。科技普惠，AI向善，让技术呵护人间烟火也是我们的持续目标。”黄非最后指出了有温度又有人情味的AI的愿景。

　　附对话实录：

　　新浪财经：当前业界正在从“大语言模型”快速转向“AIAgent”范式。在阿里体系中，Agent是更强调增强对话智能，还是强调与业务系统的深度协同？

　　黄非：我觉得是两条路径。

　　第一条是围绕模型能力本身的突破。比如我们做通义千问的时候，一条主线就是探索大模型的智能边界。这条线并不是以应用驱动为主，而是以“能力上限”为目标，比如说在各种benchmark（基准）任务上不断提升效果，研究怎么选更优的数据、更有效的训练策略、更强的架构。这其实就是往AGI的方向去推。

　　第二条就是更贴近应用端的路径，也就是你说的“业务系统协同”。像通义晓蜜这样的智能对话助手，还有我们做的通义灵码（代码生成助手），目前在国内的市场占有率是第一的。我们也在研发法律助手通义法睿、角色陪伴类的大模型通义星尘等产品。这类应用其实就是模型能力和业务场景的结合。

　　你可以把前一条理解成“模型本身有多聪明”，而后一条是“聪明的大脑怎么完成具体任务”。这里面就包括你提到的Agent方向，比如说流程化任务建模、工具调用，甚至解决那些模型以前处理不了的开放性问题。

　　举个例子，Manus是通过对人工预先设定流程解决问题的，但泛化性有待加强。现在我们希望模型通过学习掌握这些流程，实现更通用的Agent能力。什么时候用计算器，什么时候查天气、调地图API，这些其实都是Agent的工具调度逻辑。总的来说，这两条路径我们是同时在走的：一方面持续打磨底层模型能力，另一方面在具体场景中做系统级的落地。

　　新浪财经：多模态翻译如何支撑阿里“国际化业务”的技术根基？是否可以分享几个典型应用场景，如商品跨语种描述、电商直播？

　　黄非：电商直播就是一个非常典型的例子。我们其实早在2020年就上线过一个面向电商直播的实时翻译系统，虽然当时技术还不成熟，还有很多提升空间。但到了现在，大模型技术发展得非常快，比如通义现在可以支持接近100多种语言，其中主流的几种语言——英、中、西、法、德、日、韩、俄、印尼语和阿拉伯语等语言的理解生成翻译能力都处于业界一流。

　　这意味着，一个中国主播在用中文讲解商品的时候，可以实时把语音或文字内容翻成不同语言，大幅降低语言壁垒。

　　再比如商品本地化。很多中国商品在淘宝上展示的内容是中文图文，但当我要把它们卖到西语市场的时候，就需要重新生成贴合当地用户审美和语言习惯的商品描述、营销图片和介绍视频。

　　这就不仅是翻译的问题，还要包括图片生成、营销文案自动生成等，我们希望让西语用户在电商平台上看到这些内容时，觉得是“本地的”，而不是“翻译过来的”。这背后其实是一个跨语言、跨模态的智能生成链条。

　　新浪财经：作为技术负责人，您如何判断一个AI方向具有“长期势能”？

　　黄非：这个问题特别重要。我觉得核心是：你要清楚今天模型能做什么，未来一两年又会发展到什么程度。这个判断要基于对技术本质的理解、对演化趋势的敏感度和对落地场景的把握。

　　比如我们团队特别早就判断代码生成是一个值得投入的方向。两年前我们就开始做通义灵码，现在它是国内做得最好、用户数最多的代码助手。很多厂商到现在才意识到代码生成的重要性，但我们已经有了先发优势，能跑得更快。

　　我们还在很早就押注了像联网搜索、RAG（检索增强生成）这样的方向。大模型的训练数据都是静态的，那要获取实时信息，就必须让模型学会怎么查询互联网、怎么判断信息质量、怎么把它整合成可靠答案。这是大模型必需的一环，我们很早就组织人力去做了。

　　我们的判断逻辑也很清晰：第一，看这个方向是不是具有系统性价值，能不能解决一类问题，因为专注才能突破；第二，看它是不是有技术壁垒，不容易被别人复制。如果只是一个“谁都能做”的方向，门槛比较低，那我们的技术优势和团队人才优势就不够彰显。

　　新浪财经：为什么代码你觉得是很重要的底层能力？

　　黄非：有两个原因。

　　第一，代码场景的学习反馈机制特别好。就像数学一样，编程的正确与否可以被立即验证。你写了一段代码，要么成功执行，要么直接报错，这种强反馈对模型训练是非常理想的。

　　第二，代码本身就是连接现实世界的桥梁。它可以调用数据库、控制硬件、构建前端页面调动后端服务……几乎所有复杂系统都需要代码作为接口。

　　更重要的是，我们的目标并不是让程序员更高效，而是让“不是程序员的人”也能写代码。比如一个产品经理、运营、记者甚至小学生，如果他们能通过自然语言对话让大模型生成代码或者应用，解决实际问题，他们就有了更强大的驱动数字世界和物理世界的能力。

　　现在在美国有个概念叫“VibeCoding”，就是说你通过自然语言让大模型生成代码应用，把需求变成结果。我们觉得这是很有未来感的方向，大模型可以变成每个人的数字开发助手。

　　新浪财经：年轻一代如何在AI浪潮中选择参与路径：技术、产品还是创业？

　　黄非：这个就得看个人的背景和兴趣了。

　　如果你是计算机相关专业的研究生、博士生，已经掌握了机器学习、深度学习这些基本能力，而且有一定算力条件，那你当然可以选择做底层模型研究，这是门槛高但回报大的路径。

　　如果你不是技术出身，那也没关系。现在很多应用场景其实都可以用大模型来解决痛点。关键是你能不能发现“哪些问题是大模型现在能解决的”，解决之后又能创造什么价值。如果你能理解这些机会，你就可以去做产品，甚至创业。

　　如果你还不确定方向，那我建议最起码要学会使用大模型。比如我女儿现在学习遇到不会的题目，我不是让她直接问答案，而是问模型怎么解、用什么知识点、能不能再出一道类似的题再练一遍。这其实就是把大模型当成AI助教。

　　我相信大模型的使用会越来越普及。你越早上手，越能知道它能做什么、不能做什么，越能知道自己哪些能力可能被替代，哪些能力是AI帮你强化的。这种觉察，对未来每个人都特别重要。

　　新浪财经：通义开源了一系列大模型模型，也支持建设了国内领先的AI模型开源社区魔搭。通义在选择开源和闭源方面有什么考量？

　　黄非：通义一直坚持开源开放的的路线。随着一系列全尺寸多模态大模型的开源，通义千问的系列模型超越Llama成为全球最广泛衍生的开源大模型家族。我们也在魔搭社区开源了数百个传统AI的NLP，语音，视觉相关的模型。因为我们相信AI技术的发展是在不断开放的基础上持续进行，我们把最好的模型开放出来，一方面可以降低产业界千行百业使用AI大模型的门槛，普惠大众，同时也可以和学术界的专家学者们共同合作推进AI技术的不断发展，推进智能的上限，也充分理解AI技术的优势和风险。科技普惠，AI向善，让技术呵护人间烟火也是我们的持续目标。