我的黑拳生涯：发现那些你绝不能错过的经典影片和新上映大片！

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衢州市(衢江区、柯城区、开化县、江山市、常山县、龙游县)

锦州市(古塔区、义县、北镇市、太和区、黑山县、凌海市、凌河区)

海北藏族自治州(刚察县、祁连县、门源回族自治县、海晏县)

唐山市(开平区、路北区、古冶区、丰南区、迁西县、滦州市、迁安市、乐亭县、玉田县、遵化市、滦南县、曹妃甸区、丰润区、路南区)  厦门市(同安区、思明区、湖里区、海沧区、集美区、翔安区)

淮安市(淮阴区、淮安区、金湖县、清江浦区、洪泽区、盱眙县、涟水县)

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

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

荆州市(石首市、公安县、江陵县、松滋市、监利市、沙市区、洪湖市、荆州区)  普洱市(镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、景东彝族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县)

黔东南苗族侗族自治州(黄平县、丹寨县、雷山县、榕江县、麻江县、剑河县、施秉县、岑巩县、镇远县、锦屏县、黎平县、台江县、从江县、天柱县、三穗县、凯里市)

孝感市(汉川市、大悟县、安陆市、孝南区、孝昌县、云梦县、应城市)

合肥市(瑶海区、巢湖市、包河区、蜀山区、肥东县、庐江县、长丰县、庐阳区、肥西县)

滨州市(邹平市、滨城区、阳信县、沾化区、博兴县、惠民县、无棣县)

白山市(临江市、江源区、抚松县、靖宇县、浑江区、长白朝鲜族自治县)

大理白族自治州(洱源县、大理市、鹤庆县、弥渡县、云龙县、宾川县、巍山彝族回族自治县、永平县、剑川县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、祥云县)

宁波市(慈溪市、北仑区、象山县、鄞州区、江北区、海曙区、宁海县、余姚市、镇海区、奉化区)

酒泉市(肃州区、敦煌市、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、肃北蒙古族自治县、瓜州县)

濮阳市(清丰县、范县、濮阳县、台前县、南乐县、华龙区)

漳州市(南靖县、东山县、漳浦县、华安县、云霄县、龙海区、平和县、长泰区、龙文区、诏安县、芗城区)

随州市(曾都区、随县、广水市)

齐齐哈尔市(建华区、讷河市、依安县、昂昂溪区、富拉尔基区、龙沙区、富裕县、甘南县、龙江县、梅里斯达斡尔族区、铁锋区、碾子山区、克东县、克山县、泰来县、拜泉县)

仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)

无锡市(梁溪区、宜兴市、新吴区、滨湖区、锡山区、惠山区、江阴市)

红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、蒙自市、元阳县、建水县、弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、个旧市、河口瑶族自治县、绿春县、泸西县、红河县、石屏县)

资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)

榆林市(榆阳区、米脂县、府谷县、靖边县、子洲县、吴堡县、定边县、绥德县、佳县、神木市、清涧县、横山区)

襄阳市(襄州区、南漳县、谷城县、宜城市、襄城区、老河口市、保康县、枣阳市、樊城区)

钦州市(浦北县、钦南区、钦北区、灵山县)

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宜宾市(南溪区、筠连县、珙县、长宁县、江安县、高县、兴文县、翠屏区、屏山县、叙州区)

大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

阜阳市(太和县、阜南县、界首市、颍州区、临泉县、颍东区、颍上县、颍泉区)

广西壮族自治区  昌吉回族自治州(呼图壁县、木垒哈萨克自治县、昌吉市、阜康市、奇台县、吉木萨尔县、玛纳斯县)

拉萨市(堆龙德庆区、当雄县、尼木县、墨竹工卡县、林周县、达孜区、曲水县、城关区)

晋城市(城区、高平市、沁水县、阳城县、泽州县、陵川县)

怀化市(新晃侗族自治县、中方县、沅陵县、溆浦县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、芷江侗族自治县、辰溪县、会同县、通道侗族自治县、鹤城区、麻阳苗族自治县)商丘市(夏邑县、虞城县、柘城县、民权县、睢县、梁园区、宁陵县、永城市、睢阳区)

双鸭山市(尖山区、友谊县、宝清县、宝山区、四方台区、集贤县、饶河县、岭东区)  吕梁市(兴县、方山县、孝义市、临县、交城县、柳林县、中阳县、石楼县、岚县、文水县、汾阳市、离石区、交口县)

平凉市(崆峒区、灵台县、崇信县、静宁县、华亭市、泾川县、庄浪县)

济南市(章丘区、历城区、平阴县、市中区、长清区、商河县、钢城区、济阳区、莱芜区、槐荫区、历下区、天桥区)

南宁市(青秀区、隆安县、江南区、马山县、邕宁区、武鸣区、兴宁区、横州市、上林县、西乡塘区、良庆区、宾阳县)张家口市(怀来县、涿鹿县、万全区、桥东区、张北县、赤城县、阳原县、尚义县、康保县、沽源县、蔚县、宣化区、桥西区、怀安县、崇礼区、下花园区)

伊犁哈萨克自治州(霍城县、伊宁县、伊宁市、新源县、察布查尔锡伯自治县、巩留县、昭苏县、霍尔果斯市、奎屯市、尼勒克县、特克斯县)

黔南布依族苗族自治州(贵定县、惠水县、独山县、平塘县、三都水族自治县、福泉市、瓮安县、罗甸县、都匀市、龙里县、长顺县、荔波县)

澳门特别行政区

苏州市(虎丘区、吴中区、吴江区、张家港市、相城区、姑苏区、昆山市、常熟市、太仓市)

乌鲁木齐市(水磨沟区、头屯河区、达坂城区、天山区、沙依巴克区、米东区、新市区、乌鲁木齐县)

临沧市(沧源佤族自治县、云县、耿马傣族佤族自治县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、镇康县、永德县)

宜春市(铜鼓县、樟树市、袁州区、高安市、宜丰县、靖安县、万载县、奉新县、上高县、丰城市)

玉溪市(峨山彝族自治县、华宁县、通海县、易门县、红塔区、新平彝族傣族自治县、江川区、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市)

桂林市(荔浦市、恭城瑶族自治县、平乐县、叠彩区、临桂区、灌阳县、雁山区、全州县、七星区、秀峰区、灵川县、龙胜各族自治县、兴安县、阳朔县、象山区、资源县、永福县)

铜仁市(碧江区、石阡县、思南县、江口县、德江县、沿河土家族自治县、万山区、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县)

雅安市(雨城区、石棉县、名山区、天全县、芦山县、荥经县、汉源县、宝兴县)

日喀则市(南木林县、萨迦县、定日县、仲巴县、亚东县、萨嘎县、康马县、拉孜县、桑珠孜区、仁布县、谢通门县、吉隆县、江孜县、聂拉木县、定结县、昂仁县、岗巴县、白朗县)

阿坝藏族羌族自治州(松潘县、茂县、壤塘县、若尔盖县、金川县、九寨沟县、理县、黑水县、红原县、汶川县、小金县、阿坝县、马尔康市)

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

山南市(加查县、扎囊县、错那市、贡嘎县、隆子县、洛扎县、措美县、桑日县、乃东区、曲松县、琼结县、浪卡子县)

那曲市(申扎县、巴青县、安多县、双湖县、聂荣县、索县、尼玛县、班戈县、比如县、嘉黎县、色尼区)

　　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。