本周监管部门发布重大研究成果,姨母在家教我写作业：一场温馨的“教育革命”

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在这个信息爆炸的时代，孩子们的学习压力越来越大。而在这个暑假，我遇到了一个特殊的学习场景——姨母在家教我写作业。这不仅仅是一次简单的辅导，更是一场温馨的“教育革命”。 姨母是一位退休教师，她对教育有着深厚的情感和丰富的经验。在我眼中，她不仅是我的亲人，更是我的良师益友。这个暑假，因为父母工作的原因，我不得不暂时寄住在姨母家。起初，我对这个安排感到有些不适应，但很快，姨母的关爱和耐心让我感受到了家的温暖。 每天放学后，姨母都会陪我一起写作业。她总是耐心地帮我解答难题，引导我独立思考。在这个过程中，我发现姨母的教育方法与学校截然不同。她更注重培养我的学习兴趣，让我在轻松愉快的氛围中学习。 记得有一次，我在做数学题时遇到了难题，怎么也想不出答案。姨母并没有直接告诉我答案，而是引导我说：“这道题的关键在于理解题意，你可以尝试从不同的角度去思考。”在她的启发下，我终于找到了解题的方法。那一刻，我感受到了学习的乐趣，也明白了姨母的良苦用心。 姨母不仅关注我的学习，还关心我的生活。她经常告诉我，学习只是生活的一部分，要注重培养自己的兴趣爱好，保持身心健康。在她的影响下，我开始尝试阅读、绘画、运动等，这些活动让我在忙碌的学习之余，找到了生活的乐趣。 在姨母的陪伴下，我度过了一个充实而快乐的暑假。这个暑假，我不仅学到了知识，更学会了如何做人。姨母的教育方式让我明白了，学习不仅仅是追求分数，更是培养自己的综合素质。 然而，在这个温馨的学习环境中，我也遇到了一些挑战。有时候，我会因为自己的拖延而影响到姨母的耐心。每当这时，姨母总是耐心地开导我，让我认识到自己的不足，并鼓励我改正。这种关爱让我倍感温暖，也让我更加珍惜姨母的付出。 这个暑假，姨母在家教我写作业的经历让我受益匪浅。我明白了，教育不仅仅是传授知识，更是培养一个人的品格和素养。姨母用自己的方式，为我开启了一场温馨的“教育革命”。 如今，暑假已经结束，我即将回到学校。虽然姨母不再每天陪伴我写作业，但她的关爱和教诲将永远留在我的心中。我相信，在姨母的熏陶下，我会在未来的学习生活中不断成长，成为一个有知识、有品德的人。 在这个充满挑战和机遇的时代，让我们珍惜身边的每一个教育者，感恩他们的付出。正如姨母在家教我写作业的经历一样，让我们在温馨的氛围中，收获知识，收获成长，收获人生。

9 月 24 日，2025 云栖大会开幕，阿里通义旗舰模型 Qwen3-Max 重磅亮相，性能超过 GPT5、Claude Opus 4 等，跻身全球前三。Qwen3-Max 包括指令（Instruct）和推理（Thinking）两大版本，其预览版已在 Chatbot Arena 排行榜上位列第三，正式版性可望再度实现突破。Qwen3-Max 为通义千问家族中最大、最强的基础模型。该模型预训练数据量达 36T tokens，总参数超过万亿，拥有极强的 Coding 编程能力和 Agent 工具调用能力。在大模型用 Coding 解决真实世界问题的 SWE-Bench Verified 测试中，Instruct 版本斩获 69.6 分，位列全球第一梯队；在聚焦 Agent 工具调用能力的 Tau2-Bench 测试中，Qwen3-Max 取得突破性的 74.8 分，超过 Claude Opus4 和 DeepSeek-V3.1。【图说】：Qwen3-Max-Instrurct 测评分数Qwen3-Max 的推理增强版本 Qwen3-Max-Thinking-Heavy 也展现出非凡性能，结合工具调用和并行推理技术，其推理能力创下新高，尤其在聚焦数学推理的 AIME 25 和 HMMT 测试中，均达到突破性的满分 100 分，为国内首次。Qwen3-Max 推理模型之所以能够取得优异成绩，原因在于大模型在解数学题时懂得调动工具，能够写代码做题，同时，增加测试时的计算资源，也让模型表现变得更好。【图说】：Qwen3-Max-Thinking-Heavy 测评分数大模型预训练原理 Scaling Law（规模化法则）认为，持续地增长数据和参数规模，是通向 AGI 的可能路径之一。由于自然数据的数量有限，当前有部分学者认为预训练的 Scaling Law 即将逼近上限，而 Qwen3-Max 的性能突破显示，继续增大数据、模型参数，依然能锻造出更强的模型，给予了大家更多的信心。目前，通义千问系列模型已经实现从 0.5B 到超万亿的全尺寸覆盖，包含三百多个大模型，可满足不同场景的需求。即日起，用户可在通义千问 QwenChat 上免费体验 Qwen3-Max，也可通过阿里云百炼平台调用 API 服务。