全球 AI 頂會 NeurIPS 2025 今晚公佈獲獎名單，阿里巴巴通義千問團隊憑《Attention Gating Makes Better Foundation Models》拿下最佳論文獎，成爲 4 篇獲獎論文中唯一中國面孔。本屆大會共收稿 2 萬篇，錄取率僅 25%，競爭強度創歷史新高。

論文核心是一把“滑動門”：在標準注意力後加一層可學習的門控，實時決定哪些頭、哪些 token 繼續參與下游計算。實驗顯示，1.7 B 稠密模型與 15 B MoE 模型在 3.5 T tokens 上訓練，**參數只增 1 %，困惑度降 0.2，MMLU 漲 2 分**，Pile 各子域均取得一致提升。團隊解釋，門控相當於給注意力做“安檢”，無效信息被攔在 FFN 之前，計算效率與魯棒性同步提高。

該機制已裝進即將發佈的 Qwen3-Next，阿里同時把代碼與 1.7 B 實驗模型開源至 GitHub，供社區二次驗證。通義千問表示，下一步將把門控思路擴展到多模態與長文本，讓“會自己過濾的注意力”成爲下一代大模型的標準組件。