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软件内容

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软件特色

【视频】

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在教育教学方面，浙大城市学院更是展现了其独特的创新力。该校邀请了王巍、单霁翔、王宁远、陈寿田等专家学者到校主讲“良渚遗址与中华文明”系列大课，每年组织新生赴良渚遗址参观，举办良渚文化主题展览，开展良渚文化进课程的教学改革，在毕业设计中围绕良渚文化进行“真题真做”，有力促进了良渚文明与人才培养、教学科研的有机融合。

据了解，此次良渚文明研究中心的成立，不仅是浙大城市学院在良渚文化研究方面的重要举措，更是服务浙江文化强省建设、助力杭州打造历史文化名城的有力抓手。浙大城市学院副校长(主持行政工作)、党委副书记杨波表示，该校将以良渚文明研究中心为平台，积极开展跨学科、跨领域的合作与交流，将研究中心建成有高度的良渚文明研究人才聚集地，促进有广度的良渚文明国际交流互鉴，结出有深度的良渚文明研究果实，推动良渚文化研究深入发展。

【多元】

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同时，在内容上应更加注重文化内核，实现从传统的物理空间“搭框架”到文旅深度融合的化学空间“造芯片”。贾云峰提到，框架容易搭建，但芯片却难以制造，对文化内容的挖掘并利用多种技术手段得以呈现是关键。例如，可运用增强现实、虚拟现实、人工智能等数字科技并融合文化创意等元素，让游客深度介入参与互动体验亚美下注，形成旅游新产品、消费新场景。

【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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据介绍，今年铁路端午小长假运输期限自6月7日至11日亚美下注，计5天。其间，长三角铁路客流将呈现以下五个特点。一是长三角区域性周末、节假日出行需求持续旺盛；二是沪宁沿江、杭昌高铁黄昌段、池黄高铁等新线引流作用明显，进一步支撑客流增长；三是端午假期与高考日期重叠亚美下注，学生出行出游需求降低；四是民航、公路对部分中长途客流进行分流；五是受季节性降雨天气影响亚美下注，或抑制部分旅客出行意愿。

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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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