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维修后清洁整理，恢复家居原貌：维修完成后，我们会进行彻底的清洁整理工作，确保维修现场恢复原貌，不影响客户正常使用。
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全国服务区域：
三亚市(海棠区、天涯区、崖州区、吉阳区)
铜陵市(义安区、铜官区、郊区、枞阳县)
宁德市(福鼎市、霞浦县、周宁县、寿宁县、福安市、蕉城区、屏南县、柘荣县、古田县)
济宁市(嘉祥县、兖州区、微山县、邹城市、汶上县、梁山县、鱼台县、金乡县、曲阜市、任城区、泗水县)
阿里地区(普兰县、措勤县、改则县、札达县、日土县、革吉县、噶尔县)
玉树藏族自治州(杂多县、称多县、玉树市、曲麻莱县、治多县、囊谦县)
吴忠市(红寺堡区、盐池县、青铜峡市、同心县、利通区)
渭南市(华州区、合阳县、华阴市、白水县、富平县、澄城县、潼关县、临渭区、大荔县、韩城市、蒲城县)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
镇江市(丹阳市、句容市、扬中市、丹徒区、京口区、润州区)
抚州市(黎川县、南城县、乐安县、临川区、崇仁县、东乡区、宜黄县、资溪县、金溪县、南丰县、广昌县)
昌都市(察雅县、卡若区、贡觉县、边坝县、八宿县、江达县、类乌齐县、左贡县、丁青县、芒康县、洛隆县)
内蒙古自治区
池州市(青阳县、石台县、东至县、贵池区)
淮北市(烈山区、相山区、杜集区、濉溪县)
唐山市(玉田县、曹妃甸区、遵化市、开平区、乐亭县、古冶区、迁安市、丰润区、迁西县、丰南区、滦南县、路南区、滦州市、路北区)
宁波市(北仑区、鄞州区、宁海县、江北区、象山县、奉化区、镇海区、慈溪市、海曙区、余姚市)
德阳市(中江县、绵竹市、什邡市、罗江区、广汉市、旌阳区)
雅安市(石棉县、名山区、天全县、雨城区、宝兴县、芦山县、汉源县、荥经县)
阿坝藏族羌族自治州(黑水县、壤塘县、茂县、马尔康市、小金县、汶川县、九寨沟县、红原县、金川县、松潘县、若尔盖县、理县、阿坝县)
成都市(大邑县、青白江区、武侯区、金牛区、锦江区、成华区、蒲江县、邛崃市、都江堰市、金堂县、彭州市、新津区、郫都区、龙泉驿区、双流区、青羊区、新都区、简阳市、温江区、崇州市)
东营市(垦利区、利津县、广饶县、东营区、河口区)
钦州市(钦北区、浦北县、灵山县、钦南区)
大理白族自治州(洱源县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县、云龙县、漾濞彝族自治县、祥云县、宾川县、弥渡县、鹤庆县、大理市、剑川县、永平县)
防城港市(上思县、东兴市、防城区、港口区)
包头市(土默特右旗、白云鄂博矿区、昆都仑区、九原区、达尔罕茂明安联合旗、石拐区、青山区、东河区、固阳县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)
崇左市(天等县、大新县、凭祥市、江州区、扶绥县、宁明县、龙州县)
自贡市(荣县、大安区、贡井区、沿滩区、自流井区、富顺县)
攀枝花市(米易县、西区、东区、仁和区、盐边县)
许昌市(鄢陵县、襄城县、禹州市、建安区、魏都区、长葛市)
白山市(江源区、长白朝鲜族自治县、临江市、靖宇县、浑江区、抚松县)
白银市(景泰县、平川区、靖远县、会宁县、白银区)
银川市(贺兰县、金凤区、永宁县、兴庆区、西夏区、灵武市)
天水市(秦安县、麦积区、甘谷县、张家川回族自治县、秦州区、武山县、清水县)
延边朝鲜族自治州(安图县、龙井市、汪清县、敦化市、和龙市、延吉市、珲春市、图们市)
定西市(陇西县、岷县、渭源县、安定区、临洮县、漳县、通渭县)
毕节市(金沙县、大方县、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、黔西市、织金县、纳雍县、七星关区)
廊坊市(大城县、三河市、香河县、广阳区、大厂回族自治县、安次区、永清县、霸州市、文安县、固安县)
安阳市(殷都区、内黄县、林州市、安阳县、汤阴县、文峰区、滑县、北关区、龙安区)
洛阳市(偃师区、宜阳县、孟津区、瀍河回族区、洛龙区、伊川县、嵩县、涧西区、老城区、栾川县、西工区、新安县、汝阳县、洛宁县)
九江市(都昌县、湖口县、濂溪区、浔阳区、永修县、修水县、彭泽县、柴桑区、庐山市、瑞昌市、共青城市、德安县、武宁县)
茂名市(电白区、高州市、茂南区、信宜市、化州市)
娄底市(娄星区、冷水江市、涟源市、双峰县、新化县)
厦门市(思明区、海沧区、翔安区、同安区、湖里区、集美区)
邵阳市(武冈市、洞口县、绥宁县、城步苗族自治县、隆回县、邵阳县、新邵县、新宁县、北塔区、双清区、邵东市、大祥区)
连云港市(灌云县、赣榆区、连云区、海州区、灌南县、东海县)
六盘水市(水城区、六枝特区、钟山区、盘州市)
郴州市(嘉禾县、桂东县、苏仙区、桂阳县、宜章县、临武县、北湖区、汝城县、安仁县、资兴市、永兴县)
牡丹江市(宁安市、西安区、海林市、东安区、阳明区、林口县、绥芬河市、穆棱市、东宁市、爱民区)
甘孜藏族自治州(雅江县、石渠县、九龙县、康定市、稻城县、德格县、乡城县、泸定县、色达县、巴塘县、得荣县、炉霍县、丹巴县、道孚县、理塘县、白玉县、新龙县、甘孜县)
石河子市(铁门关市、双河市、新星市、胡杨河市、可克达拉市、图木舒克市、五家渠市、阿拉尔市、白杨市、昆玉市、北屯市)
临沂市(蒙阴县、郯城县、沂水县、临沭县、费县、河东区、兰山区、兰陵县、莒南县、沂南县、平邑县、罗庄区)
随州市(广水市、曾都区、随县)
文山壮族苗族自治州(文山市、麻栗坡县、砚山县、西畴县、富宁县、广南县、马关县、丘北县)
合肥市(包河区、长丰县、瑶海区、庐阳区、庐江县、巢湖市、肥东县、肥西县、蜀山区)
徐州市(邳州市、沛县、丰县、铜山区、新沂市、睢宁县、泉山区、云龙区、鼓楼区、贾汪区)
濮阳市(濮阳县、南乐县、清丰县、范县、华龙区、台前县)
通化市(二道江区、通化县、梅河口市、东昌区、辉南县、集安市、柳河县)
忻州市(保德县、偏关县、繁峙县、神池县、河曲县、岢岚县、原平市、五台县、代县、五寨县、静乐县、忻府区、宁武县、定襄县)
台州市(三门县、玉环市、临海市、天台县、路桥区、椒江区、温岭市、仙居县、黄岩区)
六安市(舒城县、金安区、裕安区、叶集区、金寨县、霍山县、霍邱县)
澳门特别行政区
上海市(松江区、崇明区、长宁区、宝山区、黄浦区、虹口区、徐汇区、青浦区、闵行区、嘉定区、奉贤区、浦东新区、普陀区、杨浦区、金山区、静安区)
鄂州市(华容区、鄂城区、梁子湖区)
太原市(阳曲县、娄烦县、古交市、万柏林区、尖草坪区、杏花岭区、清徐县、晋源区、小店区、迎泽区)
衡阳市(石鼓区、衡南县、珠晖区、常宁市、南岳区、蒸湘区、祁东县、耒阳市、衡东县、衡阳县、衡山县、雁峰区)
临沧市(沧源佤族自治县、临翔区、镇康县、云县、耿马傣族佤族自治县、凤庆县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
辽阳市(灯塔市、宏伟区、白塔区、文圣区、弓长岭区、太子河区、辽阳县)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、博乐市、精河县)
凉山彝族自治州(德昌县、昭觉县、冕宁县、普格县、木里藏族自治县、越西县、盐源县、会理市、雷波县、宁南县、布拖县、美姑县、会东县、甘洛县、喜德县、金阳县、西昌市)
襄阳市(枣阳市、南漳县、谷城县、老河口市、襄城区、宜城市、保康县、樊城区、襄州区)
深圳市(光明区、福田区、南山区、龙华区、坪山区、宝安区、盐田区、龙岗区、罗湖区)
苏州市(相城区、太仓市、虎丘区、姑苏区、张家港市、吴江区、常熟市、昆山市、吴中区)
丽水市(庆元县、缙云县、景宁畲族自治县、龙泉市、松阳县、莲都区、云和县、青田县、遂昌县)
呼和浩特市(土默特左旗、赛罕区、和林格尔县、托克托县、回民区、新城区、清水河县、武川县、玉泉区)
乌兰察布市(丰镇市、四子王旗、察哈尔右翼中旗、化德县、商都县、集宁区、察哈尔右翼后旗、凉城县、卓资县、兴和县、察哈尔右翼前旗)
梧州市(万秀区、龙圩区、长洲区、苍梧县、蒙山县、藤县、岑溪市)
泰州市(高港区、靖江市、泰兴市、姜堰区、海陵区、兴化市)
鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
南宁市(马山县、西乡塘区、横州市、江南区、上林县、兴宁区、宾阳县、武鸣区、良庆区、邕宁区、青秀区、隆安县)
汕头市(潮阳区、濠江区、澄海区、潮南区、金平区、南澳县、龙湖区)
西藏自治区
张掖市(高台县、甘州区、民乐县、临泽县、山丹县、肃南裕固族自治县)
长沙市(芙蓉区、开福区、望城区、雨花区、天心区、浏阳市、岳麓区、长沙县、宁乡市)
葫芦岛市(连山区、兴城市、建昌县、龙港区、绥中县、南票区)
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三沙市(南沙区、西沙区)
漳州市(长泰区、云霄县、芗城区、龙文区、东山县、华安县、龙海区、诏安县、平和县、漳浦县、南靖县)
锦州市(凌河区、古塔区、北镇市、太和区、黑山县、凌海市、义县)
蚌埠市(怀远县、五河县、禹会区、淮上区、蚌山区、龙子湖区、固镇县)
哈尔滨市(道里区、双城区、香坊区、方正县、依兰县、延寿县、呼兰区、宾县、南岗区、尚志市、平房区、松北区、道外区、阿城区、五常市、木兰县、巴彦县、通河县)
漯河市(召陵区、临颍县、郾城区、源汇区、舞阳县)
伊犁哈萨克自治州(奎屯市、伊宁市、伊宁县、霍城县、昭苏县、特克斯县、巩留县、霍尔果斯市、新源县、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县)
荆门市(沙洋县、钟祥市、东宝区、掇刀区、京山市)
福州市(仓山区、闽清县、平潭县、闽侯县、罗源县、连江县、永泰县、台江区、晋安区、马尾区、长乐区、福清市、鼓楼区)
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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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