今日研究机构披露重要行业成果,国产影视佳作：探寻“又粗又黄又爽”的大片魅力

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近年来，国产电影市场蓬勃发展，涌现出一大批优秀的影视作品。其中，一些作品因其独特的风格和强烈的视觉冲击力，赢得了观众的喜爱。今天，我们就来聊聊那些被网友戏称为“又粗又黄又爽”的国产大片。 首先，我们要明确，“又粗又黄又爽”这个词汇并非贬义，而是观众对某些国产大片的一种戏谑表达。这些电影往往以独特的视角和手法，展现了我国丰富多彩的历史文化，同时也让观众在观影过程中感受到了一种视觉和心灵上的愉悦。 首先，我们来看看“粗”的部分。这里的“粗”并非指电影制作粗糙，而是指电影在表现手法上的粗犷、豪放。例如，近年来备受好评的《战狼》系列电影，以其宏大的场面、紧张的剧情和硬汉形象，赢得了观众的喜爱。电影中的战争场面真实而震撼，让人仿佛置身于战场之中，感受到了战争的残酷和英雄的壮烈。 接下来，我们谈谈“黄”的部分。这里的“黄”并非指电影内容低俗，而是指电影在表现手法上的大胆和真实。例如，近年来上映的《我不是药神》等电影，以其真实的社会背景和深刻的人物刻画，引发了观众对现实问题的关注。电影中的情感表达细腻而真挚，让观众在观影过程中感受到了人性的光辉。 最后，我们来说说“爽”的部分。这里的“爽”是指电影在情节和节奏上的紧凑和刺激。例如，近年来备受瞩目的《哪吒之魔童降世》等动画电影，以其精美的画面、丰富的故事和紧凑的节奏，赢得了观众的喜爱。电影中的打斗场面精彩纷呈，让人目不暇接，仿佛置身于一个奇幻的世界。 当然，这些被称为“又粗又黄又爽”的国产大片并非没有争议。有人认为，这些电影过于注重视觉效果，忽视了电影的艺术性和思想性。然而，我们不能否认，这些电影在满足观众视觉需求的同时，也传递了积极向上的价值观和正能量。 总之，国产电影市场在不断发展壮大，越来越多的优秀作品涌现出来。这些被称为“又粗又黄又爽”的大片，以其独特的风格和强烈的视觉冲击力，成为了国产电影的一股清流。让我们期待未来，国产电影能够创作出更多具有思想深度和艺术价值的佳作，为观众带来更多精彩纷呈的观影体验。

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。