今日监管部门披露行业动向,公交车上，两个小学生的书包不翼而飞

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在一个阳光明媚的早晨，两个活泼可爱的小学生小明和小红，像往常一样，背着自己的书包，兴高采烈地走在上学的路上。他们一边走，一边讨论着今天要上的课程，一边欣赏着沿途的风景。然而，他们怎么也没有想到，一场突如其来的“灾难”正在向他们逼近。 当小明和小红走进公交车站，等待公交车的时候，他们还沉浸在自己的世界里。突然，一辆公交车缓缓驶来，他们迫不及待地上了车。找了个座位坐下，小明和小红又开始了他们的“小声讨论”。 公交车行驶在繁华的街道上，窗外的风景如同一幅流动的画卷。然而，小明和小红并没有注意到，他们的书包已经不翼而飞。 原来，在公交车上，有两个小偷悄悄地盯上了这两个小学生。他们趁小明和小红不注意，迅速地打开了小明的书包，将里面的零钱和文具掏了个精光。接着，他们又转向小红的书包，同样将其中的物品洗劫一空。 当小明和小红发现书包不见了的时候，他们惊慌失措，四处寻找。然而，书包早已被小偷丢弃在公交车的某个角落。他们无奈地坐在座位上，泪水在眼眶里打转。 这时，公交车司机注意到了小明和小红的异样，关切地询问发生了什么事。小明和小红将书包被偷的事情告诉了司机。司机二话不说，立即将公交车停靠在最近的站点，并让小明和小红在车上等待。 不久，公交车上的乘客纷纷下车，司机开始逐一询问是否有谁看到了小明和小红的书包。经过一番努力，终于有一位热心的乘客表示，他在下车时捡到了一个书包，里面装着一些文具和零钱。 小明和小红激动地跑向那位乘客，接过书包，发现里面的物品完好无损。他们感激地向那位乘客道谢，并表示要请他吃饭以示感谢。 在公交车上，小明和小红深刻地认识到了自己的粗心大意。他们决定以后要更加小心，不再让类似的事情发生。 这次公交车上的书包失窃事件，不仅让小明和小红认识到了自己的不足，也让其他乘客意识到了公共场合的安全问题。在今后的日子里，我们要时刻保持警惕，共同维护好我们的公共安全。 同时，这也提醒了家长们，要加强对孩子的安全教育，让他们学会保护自己，避免在公共场合遭受不必要的损失。在这个充满爱心的世界里，我们相信，小明和小红一定会茁壮成长，成为一个勇敢、聪明、善良的孩子。

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。