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6、在我的水族箱饲养你所钓来的宝贝鱼儿!

软件特色

【视频】

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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天博体育克罗地亚赞助商，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。

【多元】

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许多主旋律影视作品从中国人民的日常生活出发，向世界讲述一个个真实可感的中国故事，共通的情感得以跨越文化鸿沟，增进世界人民对中国的了解。比如《山海情》讲述了一个将“黄沙戈壁”建成“塞上江南”的故事，让世界人民看到了中国脱贫攻坚的艰难和取得的巨大成就。《大考》则聚焦于2020年的特殊高考，向世界展示了中国少年学子的昂扬与坚韧。这些极具人文色彩的故事，在新颖独特的叙事模式之下天博体育克罗地亚赞助商，再现了中国政府和中国人民的伟大实践，流露出浓厚的家国情怀。

同时，得益于主旋律影视作品中丰富的传统文化元素，中国价值理念正在无声传递。比如《繁花》不仅向世界人民讲述了上海这座城的山河岁月与时代变迁，更将海派文化、沪语的影响力传播到更远处。《后浪》走出国门后，成功向海外网友展现了中国传统医学的独特魅力。这些故事串联起一个个具体、生动的人物，跨越不同民族与文化之间的阻隔，将当代中国价值观、中华文化精神以及中国人的审美追求以更加真实、立体、全面的方式呈现出来。

【互动】

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“我们面向气象导航对伏羲大模型进行优化，提高时空分辨率，实现未来15天0.1度逐小时气象预测；构建海气耦合模型，纳入风浪、涌浪、海温等要素，提升全球风、浪、流、能见度等预测精度；进行极端天气优化，提升台风、极端降水等更多灾害性场景的预测精度。” 李昊介绍，多层次焕然升级的“伏羲”2.0，有望助力解决远洋气象导航长期依赖国外服务厂商问题，落实“国船国导”、实现“国产替代”。

“在极端天气预报方面，伏羲通过采用扩散模型优化，有效缓解模型预报的平滑问题，提高对极端降水和大风等极端天气现象的预报精度，超越ECMWF的数值天气预报精度。” 中国气象局党组成员、副局长熊绍员指出，中国气象局高度重视气象与人工智能深度融合发展，联合相关高校、科研机构、企业共同推进气象大模型以及人工智能气象应用关键核心技术攻关。

“伏羲”的升级之路仍在继续。下一步，团队将推进“端到端”气象大模型，构建基于气象大模型的同化系统，实现多种卫星资料同化（微波、红外等），摆脱对传统模式的依赖；开发地球系统大模型，实现大气、海洋、陆面、冰冻圈的预报，探索大气污染、气候风险预报；构建基于大模型的国产化再分析数据集，利用大模型构建完全独立自主的国产化再分析数据，摆脱模型训练对国外数据的依赖。

女娲医药大模型包括DNA大模型和动态蛋白大模型。其中，DNA大模型天博体育克罗地亚赞助商，以全球最长序列、最细粒度的基因调控关系理解，促进生物机制的发现。它基于状态空间模型天博体育克罗地亚赞助商，捕捉长序列关联，构建2亿参数的DNA模型，相比DeepMind等团队发布的高精度基因表达预测模型Enformer，分辨率和调控距离提升4倍，将应用于药物靶点发现。

“伏羲”和“女娲”两大模型分别是上智院地球科学、生命科学领域的代表性成果。在物质科学领域，上智院则构建物质科学大模型，致力于数据、工具、机理融合，已构建第一性原理（QM）数据库，4000万分子构象数据库具备全球最大规模。团队开发出薛定谔方程AI求解模型，高精度近似求解薛定谔方程，拥有被称为小分子药物亲和力预测精度持平“世界最好的商用软件”薛定谔FEP+。另有AI驱动的多孔材料模型、计算物质科学通用模型。

【极速】

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为纪念中国、哈萨克斯坦和吉尔吉斯斯坦联合申报的“丝绸之路：长安—天山廊道的路网”被列入世界文化遗产名录十周年，陕历博秦汉馆推出“从长安出发：丝路申遗成功十周年主题展”。展览以中国、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦三国33处遗产点为核心，在阐释遗产价值的基础上，集中展示申遗成功十年间的研究新成果和保护新面貌。展览中展出中国和哈萨克斯坦等地博物馆和考古基地收藏的文物330余件，让观众领略丝绸之路多元文化的异彩纷呈。

“‘天下同一——秦汉文明主题展’是我30多年策展生涯中一次突破性的尝试。”彭文说，“为了区别于陕历博本馆展览，展出的730余件文物中，战国神兽金饰、战国杜虎符等广为人知的‘明星文物’仅占一小部分，绝大部分文物，比如春秋时期的漆猪、西汉灞桥纸、东汉绿釉陶孔雀灯等，是策展团队在陕历博的库房中精心挑选出的珍品。”

西安灞桥区出土的残纸片由大麻纤维制作而成，掺杂有少量苎麻，质地比较粗糙。根据与灞桥纸同时出土的文物判断，它的年代不晚于公元前118年。虽然灞桥纸是用来包裹铜镜的包装纸，并非用于书写，但却为可书写纸张的产生奠定了基础。200多年后，东汉宦官蔡伦总结前人的造纸经验，革新造纸工艺，制造出更细腻的植物纤维纸，极大地推动了文化的传承和发展。

“城与陵”展厅里，坡道曲折，圆台高起，通过巧妙设计展现出秦汉宫城陵阙的布局。拐角处名为“太仓”的艺术装置，将釉陶仓、华仓瓦当、农具等文物与影像素材整合天博体育克罗地亚赞助商，讲述“粮食稳，天下安”这一千古不变的话题；考古发现的宠物狗墓葬，周围有许多陶俑玩具陪葬，让参观者感受到埋藏于地下的温情；沉浸式展示空间里，西汉壁画“活”了起来，朱雀掠天，玉兔走地，二十八星宿闪耀；专为儿童设计的低展台上陈列着体形小巧的动物陶俑，吸引孩子们细细观看……

“技与美”展览分为五色中华、锋毫辉映、舞影曲落、炉中余香4个板块。“五色中华”展区，多彩的文物反映了秦汉时期的五色系统，俄尔灯暗，四壁上映出“五色演绎”动画，绚烂夺目。“锋毫辉映”展区陈列着木简、印章、封泥等文物，展现秦汉书法艺术之美。在“舞影曲落”展区，汉代乐舞俑与现代舞者影像相映，展开一场跨越时空的交流。走进“炉中余香”展区，精美的汉代熏炉映入眼帘，幽幽香气沁人心脾，展柜底座下放置着秘制香料，让人体味“重帘不卷留香久”的意韵。

“文物与科技”系列课程将文物中蕴含的古人智慧与博物馆教育理念相结合，从“古学今用”的视角探寻天文、中医、环保、算术等古代科技的传承与发展。“造纸术虚拟仿真课程”利用虚拟仿真技术模拟传统造纸工艺，让参与者身临其境地感受古法造纸，孩子们纷纷表示“虚拟仿真造纸术”特别好玩。现场展示的“流动博物馆数字化课程”以“周秦汉唐”为主题，遴选45件(组)馆藏精品文物，运用5G、VR、虚拟数字人、视频云播等技术，通过讲解导览、交互展示、文物动画、游戏互动和数字观展等形式，打造“流动博物馆+云课堂”全新教育模式。

“千年秦汉·博物古今”博物馆之夜给人们带来难忘的美好体验。陕历博秦汉馆在灯光映照下流光溢彩，数字幻柜里，一件件文物“动”起来，风采迷人。不远处的大秦文明园中轴线上，“大秦水舞”光影秀气势磅礴，秦鼓汉乐激扬雄壮。“太史公”司马迁踏歌而来，瓦当点亮，时空之门缓缓开启，“秦人的步伐”大型雕塑群在夜色中肃立，众多历史人物纷纷现身，秦汉市井的繁华场景重现眼前。

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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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