草莓丝瓜向日葵樱桃榴莲，如何满足用户的多样化需求各观看《今日汇总》
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迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
伊春市(友好区、大箐山县、南岔县、铁力市、汤旺县、嘉荫县、伊美区、金林区、乌翠区、丰林县)
株洲市(荷塘区、芦淞区、石峰区、渌口区、醴陵市、天元区、炎陵县、攸县、茶陵县)
黑河市(逊克县、嫩江市、北安市、孙吴县、爱辉区、五大连池市)
成都市(邛崃市、新津区、龙泉驿区、金堂县、大邑县、金牛区、郫都区、蒲江县、简阳市、青羊区、锦江区、彭州市、成华区、双流区、新都区、温江区、崇州市、都江堰市、武侯区、青白江区)
常德市(武陵区、安乡县、澧县、鼎城区、石门县、桃源县、临澧县、汉寿县、津市市)
重庆市(巴南区、开州区、北碚区、万州区、云阳县、渝中区、沙坪坝区、武隆区、石柱土家族自治县、江津区、铜梁区、黔江区、江北区、忠县、渝北区、永川区、垫江县、南川区、大足区、彭水苗族土家族自治县、南岸区、秀山土家族苗族自治县、綦江区、巫山县、巫溪县、荣昌区、九龙坡区、大渡口区、丰都县、涪陵区、合川区、长寿区、奉节县、潼南区、梁平区、璧山区、酉阳土家族苗族自治县、城口县)
菏泽市(牡丹区、曹县、成武县、郓城县、单县、巨野县、定陶区、鄄城县、东明县)
梧州市(龙圩区、蒙山县、岑溪市、长洲区、万秀区、藤县、苍梧县)
许昌市(魏都区、禹州市、襄城县、建安区、鄢陵县、长葛市)
海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、茫崖市、乌兰县、德令哈市、天峻县、都兰县)
绵阳市(盐亭县、三台县、平武县、北川羌族自治县、涪城区、梓潼县、江油市、安州区、游仙区)
榆林市(府谷县、佳县、米脂县、靖边县、绥德县、神木市、吴堡县、定边县、横山区、榆阳区、清涧县、子洲县)
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
葫芦岛市(绥中县、南票区、连山区、建昌县、龙港区、兴城市)
儋州市
宣城市(广德市、旌德县、宣州区、泾县、郎溪县、宁国市、绩溪县)
忻州市(岢岚县、定襄县、偏关县、静乐县、繁峙县、神池县、河曲县、五寨县、五台县、保德县、宁武县、原平市、忻府区、代县)
宁德市(霞浦县、蕉城区、福安市、柘荣县、古田县、屏南县、寿宁县、周宁县、福鼎市)
沈阳市(辽中区、苏家屯区、沈北新区、皇姑区、法库县、康平县、浑南区、沈河区、新民市、大东区、铁西区、和平区、于洪区)
汉中市(南郑区、留坝县、镇巴县、宁强县、勉县、略阳县、佛坪县、汉台区、西乡县、城固县、洋县)
阿坝藏族羌族自治州(理县、红原县、汶川县、小金县、茂县、若尔盖县、松潘县、马尔康市、壤塘县、金川县、九寨沟县、阿坝县、黑水县)
阜阳市(颍东区、颍泉区、太和县、颍州区、阜南县、颍上县、界首市、临泉县)
亳州市(蒙城县、利辛县、谯城区、涡阳县)
梅州市(大埔县、五华县、蕉岭县、梅县区、兴宁市、丰顺县、平远县、梅江区)
乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、丰镇市、商都县、集宁区、察哈尔右翼中旗、化德县、凉城县、兴和县、察哈尔右翼后旗、四子王旗、卓资县)
广安市(岳池县、前锋区、华蓥市、武胜县、广安区、邻水县)
商洛市(柞水县、商州区、镇安县、洛南县、商南县、山阳县、丹凤县)
海北藏族自治州(门源回族自治县、刚察县、海晏县、祁连县)
哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)
那曲市(色尼区、申扎县、索县、安多县、尼玛县、嘉黎县、双湖县、比如县、聂荣县、班戈县、巴青县)
滁州市(凤阳县、定远县、天长市、明光市、来安县、全椒县、南谯区、琅琊区)
六安市(舒城县、叶集区、裕安区、金安区、霍山县、霍邱县、金寨县)
宿迁市(沭阳县、泗洪县、泗阳县、宿豫区、宿城区)
秦皇岛市(山海关区、卢龙县、青龙满族自治县、抚宁区、昌黎县、北戴河区、海港区)
大同市(天镇县、新荣区、广灵县、灵丘县、左云县、浑源县、平城区、云州区、云冈区、阳高县)
黄冈市(蕲春县、浠水县、团风县、黄州区、武穴市、罗田县、麻城市、红安县、英山县、黄梅县)
昆明市(嵩明县、官渡区、寻甸回族彝族自治县、宜良县、西山区、呈贡区、晋宁区、盘龙区、五华区、安宁市、石林彝族自治县、富民县、东川区、禄劝彝族苗族自治县)
延安市(黄陵县、洛川县、富县、宝塔区、安塞区、甘泉县、延长县、吴起县、宜川县、志丹县、延川县、子长市、黄龙县)
十堰市(郧阳区、房县、张湾区、茅箭区、竹山县、竹溪县、丹江口市、郧西县)
温州市(乐清市、永嘉县、瑞安市、龙湾区、苍南县、泰顺县、龙港市、文成县、洞头区、鹿城区、平阳县、瓯海区)
德阳市(旌阳区、什邡市、罗江区、中江县、广汉市、绵竹市)
红河哈尼族彝族自治州(泸西县、开远市、元阳县、个旧市、屏边苗族自治县、红河县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、弥勒市、河口瑶族自治县、石屏县、蒙自市)
永州市(冷水滩区、东安县、双牌县、零陵区、蓝山县、江华瑶族自治县、道县、江永县、宁远县、新田县、祁阳市)
邯郸市(丛台区、成安县、永年区、大名县、曲周县、武安市、峰峰矿区、鸡泽县、邯山区、魏县、邱县、广平县、涉县、临漳县、馆陶县、复兴区、磁县、肥乡区)
泉州市(德化县、南安市、洛江区、石狮市、惠安县、丰泽区、金门县、晋江市、泉港区、永春县、安溪县、鲤城区)
内江市(资中县、市中区、隆昌市、威远县、东兴区)
湖州市(吴兴区、长兴县、安吉县、德清县、南浔区)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
金华市(东阳市、婺城区、磐安县、浦江县、武义县、义乌市、兰溪市、金东区、永康市)
新疆维吾尔自治区
娄底市(双峰县、娄星区、新化县、涟源市、冷水江市)
上饶市(玉山县、弋阳县、铅山县、横峰县、鄱阳县、万年县、德兴市、婺源县、信州区、广信区、余干县、广丰区)
黄南藏族自治州(泽库县、尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县)
宁夏回族自治区
厦门市(翔安区、思明区、海沧区、集美区、同安区、湖里区)
松原市(长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、宁江区、扶余市)
鸡西市(滴道区、密山市、麻山区、鸡东县、鸡冠区、虎林市、城子河区、恒山区、梨树区)
晋中市(灵石县、昔阳县、寿阳县、榆次区、祁县、平遥县、太谷区、榆社县、左权县、介休市、和顺县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
绍兴市(柯桥区、越城区、嵊州市、新昌县、上虞区、诸暨市)
驻马店市(确山县、遂平县、汝南县、平舆县、正阳县、上蔡县、泌阳县、西平县、新蔡县、驿城区)
宝鸡市(扶风县、岐山县、千阳县、麟游县、金台区、陈仓区、太白县、渭滨区、眉县、凤县、凤翔区、陇县)
广州市(南沙区、天河区、从化区、荔湾区、花都区、海珠区、增城区、越秀区、黄埔区、番禺区、白云区)
上海市(闵行区、奉贤区、杨浦区、青浦区、崇明区、静安区、浦东新区、虹口区、宝山区、徐汇区、普陀区、金山区、松江区、黄浦区、长宁区、嘉定区)
云浮市(新兴县、罗定市、郁南县、云城区、云安区)
武威市(凉州区、古浪县、民勤县、天祝藏族自治县)
绥化市(青冈县、安达市、明水县、肇东市、海伦市、庆安县、望奎县、兰西县、北林区、绥棱县)
昭通市(彝良县、鲁甸县、盐津县、大关县、绥江县、威信县、镇雄县、昭阳区、巧家县、水富市、永善县)
白城市(洮南市、洮北区、镇赉县、大安市、通榆县)
苏州市(虎丘区、相城区、吴中区、昆山市、吴江区、常熟市、姑苏区、太仓市、张家港市)
汕尾市(城区、陆河县、海丰县、陆丰市)
山南市(错那市、浪卡子县、扎囊县、贡嘎县、加查县、乃东区、措美县、曲松县、桑日县、琼结县、洛扎县、隆子县)
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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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