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软件内容

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软件特色

【视频】

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“2023年以来，我市结合湟水河水质存在的突出问题，推进湟水河沿线城镇污水收集处理有关问题整改，全市污水处理能力从每日49.65万吨提升到每日79.65万吨，有效补齐了污水收集处理的短板，极大地削减了入河污染的风险。”赵杰说，去年，纳入国家和省政府考核的湟水流域(西宁段)干、支流13个断面全部达标，水质优良率100%；城市集中式生活饮用水水源地水质达标率100%，水质状况总体保持良好。

此外，2023年，西宁市全年一般工业固废产生量462.05万吨，综合利用量477.33万吨(利用往年贮存量30.25万吨)，处置量5.89万吨，处置利用率98.2%；危险废物产生量38.99万吨，综合利用和处置量51.92万吨(利用处置往年贮存量16.29万吨)，处置利用率为93.9%；主城区及县城医疗机构全年医疗废物产生量5179.69吨，均由西宁市医疗废物集中处置中心进行无害化处置，医疗废物集中处置率100%。(完)

【多元】

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神舟十八号航天员李聪介绍：“从太空俯瞰，北方地域辽阔，植被覆盖有着非常明显的差异。西北地区植被较少，有大片的沙漠和戈壁，呈现出土黄色。东部地区，绿色覆盖的面积则明显扩大了不少。令人欣慰的是，在“三北”区域，我们可以看到有一些像拼图一样很规则的绿色板块，正在一点点向土黄色地带铺展延伸，让我们强烈地感受到了一种坚韧而顽强的力量。”

【互动】

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通报称，根据前期线索，总队执法人员实地摸排湛江市南三镇大王庙附近海域非法拖螺船情况。6月2日下午，执法人员综合分析研判，锁定上货黑点为南三镇大王庙附近造船厂，调派直属三支队、湛江支队海陆并进开展突击行动。陆上执法组乘执法车赶赴该造船厂附近隐蔽蹲守，派出执法人员乔装村民在上货点附近观察，实施陆路拦截。

【极速】

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6月3日，昆仑万维宣布开源2千亿稀疏大模型Skywork-MoE，性能强劲，同时推理成本更低。Skywork-MoE基于之前昆仑万维开源的Skywork-13B模型中间checkpoint扩展而来，是首个完整将MoE Upcycling技术应用并落地的开源千亿MoE大模型，也是首个支持用单台4090服务器推理的开源千亿MoE大模型。

昆仑万维基于目前各大主流模型评测榜单评测了Skywork-MoE，在相同的激活参数量20B(推理计算量)下，Skywork-MoE能力在行业前列，接近70B的Dense模型，使得模型的推理成本有近3倍的下降。同时Skywork-MoE的总参数大小比DeepSeekV2的总参数大小要小1/3，用更小的参数规模做到了相近的能力。

有别于传统的固定系数(固定超参)的aux loss，昆仑万维在MoE训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的aux loss超参系数，从而让Drop Token Rate保持在合适的区间内，既能做到expert分发的平衡，又能让expert学习具备差异化，从而提升模型整体的性能和泛化水平。在MoE训练的前期，由于参数学习不到位，导致Drop Token Rate太高(token分布差异太大)，此时需要较大的aux loss帮助token load balance；在MoE训练的后期，昆仑万维希望Expert之间仍保证一定的区分度，避免 Gating倾向为随机分发Token，因此需要较低的aux loss降低纠偏。

区别于Megatron-LM社区已有的EP(Expert Parallel)和ETP(Expert Tensor Parallel)设计，昆仑万维提出了一种称之为Expert Data Parallel的并行设计方案，这种并行方案可以在Expert数量较小时仍能高效的切分模型，对Expert引入的 all2all通信也可以最大程度的优化和掩盖。相较于EP对GPU数量的限制和ETP在千卡集群上的低效， EDP可以较好的解决大规模分布式训练MoE的并行痛点，同时EDP的设计简单、鲁棒、易扩展，可以较快的实现和验证。

由于first stage的Embedding计算和last stage的Loss计算，以及Pipeline Buffer的存在，流水并行下均匀切分Layer时的各stage计算负载和显存负载均有较明显的不均衡情况。昆仑万维提出了非均匀的流水并行切分和重计算Layer分配方式，使得总体的计算/显存负载更均衡，约有10%左右的端到端训练吞吐提升。

Skywork-MoE是目前能在8x4090服务器上推理的最大的开源MoE模型。8x4090服务器一共有192GB的GPU显存，在FP8量化下(weight占用146GB)，使用昆仑万维首创的非均匀Tensor Parallel并行推理方式，Skywork-MoE可以在合适的batch size 内达到2200 tokens/s的吞吐。

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故事情节让我着迷

我非常喜欢游戏中的多人PVE模式，需要玩家合作共同战斗！

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