今日官方发布行业新进展,《夜晚驾驶，视频中的警示：避免“污痛”体验，确保行车安全》

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专业维修服务电话:昨日相关部门发布重要研究成果,《夜晚驾驶，视频中的警示：避免“污痛”体验，确保行车安全》

随着科技的发展，汽车已经成为人们生活中不可或缺的交通工具。然而，在享受驾驶乐趣的同时，我们也应时刻关注行车安全，避免因疏忽大意而引发的交通事故。近日，一则关于“开车视频晚上污痛”的视频在网络上引起了广泛关注。这则视频让我们深刻认识到，夜间驾驶时，我们必须时刻保持警惕，以免遭遇“污痛”体验。 首先，我们来了解一下“污痛”是什么。据视频内容显示，所谓“污痛”是指夜间驾驶时，由于光线不足，驾驶员在视觉疲劳、反应迟钝的情况下，容易发生碰撞、刮擦等交通事故。这类事故不仅给驾驶员和乘客带来身体上的伤害，还可能造成财产损失，甚至威胁到生命安全。 为了预防“污痛”事故，以下是一些夜间驾驶的注意事项： 1. 保持良好的驾驶姿势：夜间驾驶时，驾驶员应保持头部和颈部直立，避免长时间低头看仪表盘或手机，以免造成视觉疲劳。 2. 确保车辆灯光正常：夜间行车，车辆灯光至关重要。驾驶员应定期检查车辆灯光是否正常，确保行车安全。 3. 注意车速：夜间行车时，驾驶员应适当降低车速，以便有更多时间观察路况，应对突发情况。 4. 保持安全距离：夜间行车，由于能见度低，驾驶员应保持与前车足够的安全距离，以免在紧急情况下发生追尾事故。 5. 注意道路两旁的障碍物：夜间行车时，驾驶员应时刻注意道路两旁的障碍物，如树木、石头等，以免发生碰撞。 6. 避免疲劳驾驶：夜间驾驶容易让人产生困意，驾驶员应保持充足的睡眠，避免疲劳驾驶。 7. 观察路面情况：夜间行车时，驾驶员应时刻观察路面情况，尤其是路面标线、指示牌等，以免错过重要信息。 8. 使用雾灯和近光灯：在雨、雾等恶劣天气条件下，驾驶员应开启雾灯和近光灯，提高行车安全性。 总之，夜间驾驶是一项需要高度集中注意力的任务。为了避免“污痛”体验，我们应时刻保持警惕，严格遵守交通法规，养成良好的驾驶习惯。同时，这则视频也提醒我们，行车安全关系到每一个人的生命安全，让我们共同努力，为构建和谐、安全的行车环境贡献力量。 在享受驾驶乐趣的同时，我们也要关注行车安全。让我们携手共进，共创美好未来！

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。