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DOI，即数字对象唯一标识符（Digital Object Identifier），是一种用于唯一标识电子文献的数字标识符。在学术领域，DOI的应用越来越广泛，它为文献的检索、引用和传播提供了极大的便利。而我，作为一名科研工作者，也在最近有了我的第一次DOI体验。以下是我在这个过程中的详细感受。 第一次接触到DOI是在一次学术会议上。当时，一位资深学者在介绍他的研究成果时，提到了DOI的概念。他解释说，DOI可以确保每一篇论文在互联网上都有一个唯一的身份，方便人们检索和引用。听完他的介绍，我对DOI产生了浓厚的兴趣。 不久后，我开始了自己的研究工作。在撰写论文的过程中，我了解到DOI的重要性。为了使我的研究成果能够被更多人了解和引用，我决定为自己的论文申请一个DOI。 申请DOI的过程并不复杂。首先，我需要选择一个DOI注册机构。经过一番比较，我选择了CrossRef，这是一个全球知名的DOI注册机构。在CrossRef的官方网站上，我注册了一个账号，并按照提示填写了论文的相关信息，包括论文标题、作者、关键词等。 提交申请后，我等待了几天，收到了CrossRef的审核结果。幸运的是，我的论文顺利通过了审核，获得了DOI。当我看到那个独一无二的数字标识符时，内心充满了喜悦。我知道，从这一刻起，我的论文在互联网上有了自己的身份。 在论文发表后，我开始尝试使用DOI。我发现，DOI确实为我的研究带来了很多便利。首先，当我需要引用他人的研究成果时，只需在文献中标注DOI，读者就可以轻松找到该文献。这大大提高了文献检索的效率。 其次，DOI也为我的论文带来了更多的曝光机会。在学术搜索引擎中，带有DOI的论文更容易被检索到。这使我感到非常欣慰，因为我的研究成果能够被更多人看到。 然而，DOI的应用也让我遇到了一些挑战。例如，在撰写论文时，我需要确保所有引用的文献都有DOI。这需要我在查阅文献时，格外注意文献的出版信息。此外，DOI的申请和注册也需要一定的费用，这对于一些经费有限的科研工作者来说，可能是一个负担。 尽管如此，我认为DOI的应用仍然具有很大的价值。它不仅提高了学术文献的检索和引用效率，也为学术交流提供了便利。作为一名科研工作者，我将继续关注DOI的发展，并尝试将其应用到我的研究中。 回顾我的第一次DOI体验，我深感其带来的便利和挑战。DOI的应用让我更加坚信，科技的发展为学术研究带来了无限可能。在未来的科研道路上，我将继续探索DOI的应用，为学术交流贡献自己的力量。

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。