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安庆市(潜山市、宿松县、迎江区、望江县、桐城市、怀宁县、宜秀区、岳西县、大观区、太湖县)
咸阳市(礼泉县、秦都区、泾阳县、旬邑县、乾县、兴平市、永寿县、长武县、渭城区、杨陵区、三原县、彬州市、淳化县、武功县)
鹤岗市(兴山区、绥滨县、萝北县、工农区、向阳区、兴安区、东山区、南山区)
西藏自治区
漳州市(龙海区、平和县、芗城区、长泰区、华安县、南靖县、东山县、漳浦县、云霄县、诏安县、龙文区)
海口市(龙华区、琼山区、美兰区、秀英区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿克陶县、乌恰县、阿图什市)
汉中市(佛坪县、西乡县、洋县、南郑区、勉县、汉台区、镇巴县、留坝县、略阳县、城固县、宁强县)
株洲市(渌口区、炎陵县、芦淞区、石峰区、攸县、荷塘区、醴陵市、茶陵县、天元区)
定西市(陇西县、通渭县、岷县、漳县、安定区、临洮县、渭源县)
临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县、和政县、东乡族自治县、临夏县、临夏市、康乐县、永靖县)
吉安市(永新县、新干县、泰和县、吉水县、青原区、峡江县、万安县、永丰县、遂川县、安福县、吉安县、吉州区、井冈山市)
遵义市(习水县、绥阳县、汇川区、赤水市、桐梓县、正安县、凤冈县、红花岗区、播州区、湄潭县、仁怀市、务川仡佬族苗族自治县、余庆县、道真仡佬族苗族自治县)
拉萨市(墨竹工卡县、堆龙德庆区、尼木县、城关区、曲水县、林周县、当雄县、达孜区)
茂名市(化州市、高州市、信宜市、茂南区、电白区)
北京市(门头沟区、怀柔区、东城区、昌平区、通州区、海淀区、朝阳区、顺义区、密云区、平谷区、石景山区、丰台区、延庆区、房山区、西城区、大兴区)
哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)
自贡市(沿滩区、荣县、自流井区、大安区、贡井区、富顺县)
南京市(江宁区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、玄武区、建邺区、溧水区、六合区、鼓楼区、高淳区、浦口区)
天津市(河东区、蓟州区、南开区、河北区、静海区、北辰区、西青区、宝坻区、宁河区、和平区、津南区、河西区、红桥区、东丽区、武清区、滨海新区)
阜阳市(临泉县、颍东区、颍上县、颍州区、颍泉区、太和县、界首市、阜南县)
梅州市(兴宁市、大埔县、梅县区、梅江区、平远县、五华县、蕉岭县、丰顺县)
东营市(利津县、东营区、垦利区、广饶县、河口区)
赣州市(安远县、龙南市、兴国县、南康区、大余县、章贡区、上犹县、赣县区、石城县、寻乌县、定南县、瑞金市、于都县、宁都县、全南县、信丰县、崇义县、会昌县)
信阳市(罗山县、潢川县、平桥区、淮滨县、浉河区、商城县、新县、息县、光山县、固始县)
聊城市(临清市、高唐县、东昌府区、莘县、冠县、茌平区、阳谷县、东阿县)
萍乡市(安源区、上栗县、莲花县、芦溪县、湘东区)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
新疆维吾尔自治区
新乡市(红旗区、辉县市、卫辉市、长垣市、延津县、牧野区、凤泉区、获嘉县、新乡县、封丘县、卫滨区、原阳县)
阜新市(新邱区、太平区、彰武县、阜新蒙古族自治县、细河区、清河门区、海州区)
喀什地区(疏附县、叶城县、巴楚县、伽师县、喀什市、疏勒县、泽普县、麦盖提县、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、英吉沙县)
台州市(黄岩区、路桥区、天台县、仙居县、临海市、温岭市、椒江区、三门县、玉环市)
黄冈市(浠水县、蕲春县、罗田县、黄梅县、麻城市、武穴市、黄州区、团风县、红安县、英山县)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
乐山市(马边彝族自治县、峨眉山市、五通桥区、市中区、峨边彝族自治县、井研县、沐川县、夹江县、沙湾区、金口河区、犍为县)
巴中市(恩阳区、南江县、巴州区、平昌县、通江县)
南阳市(南召县、镇平县、卧龙区、西峡县、唐河县、新野县、内乡县、桐柏县、邓州市、宛城区、社旗县、方城县、淅川县)
苏州市(相城区、张家港市、虎丘区、姑苏区、吴江区、吴中区、太仓市、常熟市、昆山市)
三沙市(南沙区、西沙区)
遂宁市(安居区、射洪市、船山区、大英县、蓬溪县)
塔城地区(额敏县、乌苏市、塔城市、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、托里县)
大连市(沙河口区、长海县、普兰店区、西岗区、瓦房店市、中山区、旅顺口区、甘井子区、庄河市、金州区)
仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
锡林郭勒盟(镶黄旗、太仆寺旗、正蓝旗、苏尼特左旗、多伦县、东乌珠穆沁旗、二连浩特市、正镶白旗、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、苏尼特右旗)
哈尔滨市(延寿县、阿城区、通河县、香坊区、方正县、木兰县、松北区、依兰县、呼兰区、双城区、宾县、南岗区、巴彦县、尚志市、道里区、平房区、五常市、道外区)
安康市(汉阴县、宁陕县、白河县、石泉县、岚皋县、旬阳市、镇坪县、紫阳县、汉滨区、平利县)
赤峰市(巴林右旗、红山区、克什克腾旗、喀喇沁旗、敖汉旗、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、松山区、林西县、巴林左旗、元宝山区、宁城县)
黔西南布依族苗族自治州(兴义市、晴隆县、普安县、望谟县、册亨县、兴仁市、安龙县、贞丰县)
揭阳市(榕城区、普宁市、揭西县、揭东区、惠来县)
齐齐哈尔市(碾子山区、龙沙区、讷河市、铁锋区、甘南县、梅里斯达斡尔族区、依安县、富裕县、昂昂溪区、龙江县、富拉尔基区、克东县、克山县、建华区、拜泉县、泰来县)
厦门市(思明区、集美区、翔安区、同安区、海沧区、湖里区)
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
洛阳市(洛宁县、瀍河回族区、汝阳县、新安县、涧西区、西工区、栾川县、宜阳县、老城区、伊川县、嵩县、偃师区、洛龙区、孟津区)
宿迁市(宿城区、泗洪县、沭阳县、泗阳县、宿豫区)
周口市(西华县、川汇区、商水县、扶沟县、鹿邑县、沈丘县、太康县、郸城县、淮阳区、项城市)
济南市(天桥区、长清区、钢城区、章丘区、市中区、莱芜区、历城区、平阴县、济阳区、商河县、历下区、槐荫区)
荆州市(江陵县、荆州区、洪湖市、公安县、沙市区、松滋市、石首市、监利市)
乌兰察布市(丰镇市、四子王旗、集宁区、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、化德县、兴和县、卓资县、商都县、察哈尔右翼后旗、凉城县)
晋中市(祁县、平遥县、寿阳县、榆社县、灵石县、榆次区、太谷区、昔阳县、左权县、介休市、和顺县)
黑河市(爱辉区、五大连池市、逊克县、北安市、孙吴县、嫩江市)
菏泽市(鄄城县、郓城县、曹县、东明县、巨野县、定陶区、成武县、单县、牡丹区)
驻马店市(新蔡县、驿城区、平舆县、西平县、确山县、遂平县、汝南县、上蔡县、泌阳县、正阳县)
呼和浩特市(和林格尔县、托克托县、玉泉区、新城区、清水河县、武川县、土默特左旗、赛罕区、回民区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
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邢台市(柏乡县、临城县、南宫市、巨鹿县、威县、信都区、任泽区、平乡县、宁晋县、南和区、广宗县、新河县、内丘县、清河县、隆尧县、临西县、襄都区、沙河市)
咸宁市(咸安区、崇阳县、通山县、嘉鱼县、赤壁市、通城县)
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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。
新闻结尾
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