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软件特色

【视频】

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广东省应急管理厅介绍，气象部门监测预报，受西南季风加强影响，6月3日夜间至5日，全省中西部市县有大雨到暴雨，部分市县有暴雨到大暴雨。当前正值“龙舟水”多降水期，新一轮强降雨与前期降雨区域高度重叠，全省发生中小河流洪水、山洪、地质灾害和城乡内涝的风险较高。根据《广东省防汛防旱防风防冻应急预案》和广东省防总有关规定，广东省防汛防旱防风总指挥部决定于6月3日20时启动防汛Ⅳ级应急响应。

【多元】

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《方案》提出，海南将进一步控制燃油车保有量，加快淘汰采用稀薄燃烧技术的燃气货车。到2025年，公共服务领域新增和更换车辆100%使用清洁能源汽车；公务车、公交车、巡游出租车和分时租赁车清洁能源化比例力争达到100%(除特殊用途外)；轻型物流配送、城市环卫、网约车、旅游车等社会运营领域加快推进清洁能源化。对短途货物运输优先采用封闭式皮带廊道或新能源车辆。

【互动】

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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。

【极速】

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去年底，日本大发工业公司被发现存在174项违规操作，被迫暂停其在国内外所有正在生产的车型出货。国土交通省3日通报，鉴于之前大发工业公司违规操作等情况，国土交通省对85家车企在量产认证申请过程中是否存在违规操作进行了调查。结果显示，丰田、马自达、雅马哈发动机、本田、铃木5家车企的38种车型存在认证违规问题。目前，丰田、马自达、雅马哈发动机3家车企的6种车型出货已被叫停。

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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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