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澳门特别行政区
无锡市(锡山区、滨湖区、惠山区、宜兴市、江阴市、梁溪区、新吴区)
泸州市(泸县、叙永县、江阳区、古蔺县、合江县、纳溪区、龙马潭区)
马鞍山市(含山县、雨山区、博望区、花山区、和县、当涂县)
南宁市(西乡塘区、兴宁区、横州市、邕宁区、宾阳县、青秀区、上林县、江南区、马山县、良庆区、隆安县、武鸣区)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
吐鲁番市(高昌区、鄯善县、托克逊县)
绍兴市(嵊州市、越城区、上虞区、柯桥区、新昌县、诸暨市)
长春市(九台区、农安县、朝阳区、德惠市、公主岭市、二道区、双阳区、绿园区、宽城区、南关区、榆树市)
邵阳市(双清区、新邵县、新宁县、大祥区、武冈市、北塔区、邵东市、隆回县、邵阳县、城步苗族自治县、绥宁县、洞口县)
抚顺市(顺城区、望花区、新抚区、新宾满族自治县、东洲区、清原满族自治县、抚顺县)
北京市(怀柔区、东城区、平谷区、房山区、延庆区、海淀区、昌平区、顺义区、密云区、通州区、西城区、丰台区、门头沟区、大兴区、朝阳区、石景山区)
日照市(岚山区、东港区、五莲县、莒县)
金昌市(永昌县、金川区)
固原市(原州区、西吉县、泾源县、隆德县、彭阳县)
滨州市(滨城区、惠民县、沾化区、博兴县、无棣县、邹平市、阳信县)
眉山市(东坡区、彭山区、洪雅县、丹棱县、青神县、仁寿县)
玉林市(博白县、福绵区、容县、陆川县、北流市、玉州区、兴业县)
雅安市(石棉县、汉源县、芦山县、名山区、宝兴县、雨城区、天全县、荥经县)
毕节市(织金县、大方县、赫章县、纳雍县、黔西市、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县)
汕尾市(海丰县、陆丰市、城区、陆河县)
广州市(白云区、海珠区、南沙区、花都区、天河区、增城区、黄埔区、越秀区、番禺区、荔湾区、从化区)
阳江市(阳西县、阳春市、江城区、阳东区)
湖州市(德清县、安吉县、南浔区、吴兴区、长兴县)
邢台市(隆尧县、柏乡县、任泽区、临城县、南和区、襄都区、信都区、广宗县、宁晋县、威县、南宫市、临西县、平乡县、新河县、清河县、沙河市、内丘县、巨鹿县)
焦作市(马村区、中站区、修武县、博爱县、温县、孟州市、山阳区、武陟县、沁阳市、解放区)
郴州市(汝城县、桂东县、永兴县、安仁县、北湖区、宜章县、临武县、嘉禾县、资兴市、苏仙区、桂阳县)
烟台市(龙口市、海阳市、莱州市、蓬莱区、莱山区、莱阳市、福山区、栖霞市、牟平区、招远市、芝罘区)
秦皇岛市(山海关区、抚宁区、卢龙县、昌黎县、北戴河区、青龙满族自治县、海港区)
梧州市(蒙山县、藤县、苍梧县、万秀区、龙圩区、长洲区、岑溪市)
扬州市(江都区、广陵区、宝应县、仪征市、邗江区、高邮市)
日喀则市(桑珠孜区、拉孜县、岗巴县、萨迦县、江孜县、南木林县、吉隆县、谢通门县、白朗县、亚东县、昂仁县、聂拉木县、康马县、仁布县、萨嘎县、定结县、仲巴县、定日县)
泰州市(高港区、泰兴市、姜堰区、兴化市、靖江市、海陵区)
七台河市(新兴区、勃利县、茄子河区、桃山区)
甘南藏族自治州(夏河县、卓尼县、碌曲县、临潭县、玛曲县、舟曲县、迭部县、合作市)
梅州市(梅江区、兴宁市、大埔县、丰顺县、平远县、梅县区、蕉岭县、五华县)
珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)
包头市(青山区、九原区、土默特右旗、固阳县、昆都仑区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、石拐区)
荆门市(沙洋县、京山市、东宝区、掇刀区、钟祥市)
鞍山市(千山区、岫岩满族自治县、立山区、铁西区、台安县、海城市、铁东区)
汉中市(略阳县、佛坪县、镇巴县、勉县、汉台区、洋县、宁强县、西乡县、南郑区、城固县、留坝县)
大连市(金州区、长海县、普兰店区、庄河市、沙河口区、瓦房店市、西岗区、甘井子区、中山区、旅顺口区)
德州市(平原县、临邑县、乐陵市、夏津县、齐河县、德城区、禹城市、宁津县、陵城区、庆云县、武城县)
林芝市(墨脱县、察隅县、巴宜区、朗县、工布江达县、米林市、波密县)
塔城地区(沙湾市、塔城市、乌苏市、托里县、额敏县、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县)
咸阳市(彬州市、杨陵区、淳化县、三原县、礼泉县、秦都区、旬邑县、兴平市、泾阳县、乾县、长武县、渭城区、永寿县、武功县)
伊犁哈萨克自治州(巩留县、伊宁市、伊宁县、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、特克斯县、新源县、奎屯市、霍城县、霍尔果斯市)
承德市(平泉市、围场满族蒙古族自治县、双滦区、隆化县、丰宁满族自治县、滦平县、兴隆县、双桥区、鹰手营子矿区、承德县、宽城满族自治县)
铜仁市(印江土家族苗族自治县、德江县、江口县、松桃苗族自治县、碧江区、思南县、玉屏侗族自治县、石阡县、沿河土家族自治县、万山区)
仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)
中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
长沙市(岳麓区、望城区、浏阳市、开福区、长沙县、宁乡市、雨花区、芙蓉区、天心区)
蚌埠市(禹会区、淮上区、龙子湖区、蚌山区、五河县、怀远县、固镇县)
济源市
克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、白碱滩区、克拉玛依区)
果洛藏族自治州(甘德县、久治县、玛沁县、达日县、班玛县、玛多县)
乐山市(五通桥区、夹江县、井研县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、沐川县、市中区、犍为县、沙湾区、金口河区、峨眉山市)
石河子市(可克达拉市、阿拉尔市、五家渠市、铁门关市、白杨市、胡杨河市、双河市、昆玉市、北屯市、图木舒克市、新星市)
丽江市(古城区、华坪县、宁蒗彝族自治县、永胜县、玉龙纳西族自治县)
常州市(新北区、武进区、溧阳市、金坛区、钟楼区、天宁区)
延边朝鲜族自治州(汪清县、龙井市、延吉市、和龙市、珲春市、敦化市、图们市、安图县)
茂名市(高州市、电白区、化州市、茂南区、信宜市)
泉州市(安溪县、鲤城区、晋江市、永春县、金门县、德化县、泉港区、惠安县、南安市、丰泽区、洛江区、石狮市)
汕头市(金平区、濠江区、潮南区、南澳县、潮阳区、龙湖区、澄海区)
鹤岗市(兴安区、东山区、绥滨县、兴山区、向阳区、南山区、工农区、萝北县)
中山市
湘潭市(韶山市、雨湖区、湘潭县、岳塘区、湘乡市)
黔东南苗族侗族自治州(麻江县、镇远县、锦屏县、天柱县、雷山县、榕江县、岑巩县、丹寨县、黎平县、剑河县、从江县、台江县、黄平县、凯里市、施秉县、三穗县)
河池市(巴马瑶族自治县、南丹县、东兰县、环江毛南族自治县、金城江区、天峨县、都安瑶族自治县、凤山县、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、宜州区)
吕梁市(中阳县、交口县、离石区、兴县、方山县、孝义市、岚县、石楼县、柳林县、交城县、汾阳市、文水县、临县)
昌吉回族自治州(奇台县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、昌吉市、阜康市、玛纳斯县、呼图壁县)
安阳市(内黄县、殷都区、林州市、文峰区、汤阴县、龙安区、滑县、北关区、安阳县)
百色市(田阳区、靖西市、右江区、德保县、那坡县、乐业县、田林县、平果市、隆林各族自治县、田东县、西林县、凌云县)
昆明市(东川区、晋宁区、西山区、呈贡区、五华区、盘龙区、寻甸回族彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、嵩明县、宜良县、官渡区、富民县、安宁市、石林彝族自治县)
三沙市(西沙区、南沙区)
南京市(江宁区、雨花台区、建邺区、浦口区、六合区、秦淮区、玄武区、高淳区、溧水区、鼓楼区、栖霞区)
松原市(扶余市、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、长岭县)
周口市(川汇区、项城市、郸城县、扶沟县、商水县、西华县、淮阳区、鹿邑县、太康县、沈丘县)
张掖市(高台县、民乐县、山丹县、临泽县、甘州区、肃南裕固族自治县)
渭南市(合阳县、临渭区、潼关县、蒲城县、富平县、韩城市、华州区、白水县、大荔县、华阴市、澄城县)
平凉市(崇信县、静宁县、庄浪县、灵台县、崆峒区、泾川县、华亭市)
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贵港市(港北区、平南县、桂平市、港南区、覃塘区)
辽阳市(太子河区、弓长岭区、灯塔市、白塔区、辽阳县、宏伟区、文圣区)
商丘市(宁陵县、永城市、民权县、睢阳区、梁园区、夏邑县、虞城县、柘城县、睢县)
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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。
新闻结尾
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