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软件特色

【视频】

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《中学生电影制作课程》于2023年8月在中国出版，一套两册。这套书是中国教育部将电影(含数字媒体艺术)纳入义务教育范畴后，专门针对中学生群体的影视教育专业用书。该书由国际中学生电影展创始人楚天联合中国影视及教育行业的专家编写，并邀请好莱坞及全球多位影视领域资深人士担任顾问，耗时四年完成。配套的教师用书和完整的教学设计也于2023年底全部开发完成，并在中学校园进行推广。此次在戛纳电影节上的亮相也是该书的第一次国际推广。

该书的国际版权负责人张智鹏在座谈会上表示，《中学生电影制作课程》及其配套的师资教学资源和相关活动将对全球开放合作，出版方希望与全球影视教育同行分享和探讨青少年影视教育的方法，共同推进国际青少年影视教育的发展。他表示，通过开放合作，中国影视教育正在迈向国际化，并为全球青少年提供更广阔的学习平台。(完)

【多元】

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据介绍，《再会长江》的缘起本是导演竹内亮的一个“遗憾”。2011年前，作为资深导演竹内亮在为NHK(日本广播协会)拍摄纪录片《长江天地大纪行》之时便对中国产生了深厚的感情，十年后，已迁居中国定居南京的他，为了弥补前次未能拍摄到“长江源头的第一滴水”的遗憾决定再次为长江拍摄纪录片，于是他踏上了6300公里的长江之旅。从入海口的上海开始一路向西，途径南京、武汉、重庆、泸州等城市以及众多偏远的村落，最终抵达长江之源沱沱河。沿岸壮美的自然风光、社会风貌以及10年的发展与变迁被镜头捕捉下来。

据悉，《再会长江》系“首艺联·扬帆计划”扶持影片。作为北京市属国有院线企业，新影联影业(院线)自2018年起运营由中共北京市委宣传部、北京市电影局、北京演艺集团主办的北京地区艺术影片常态化放映项目首都之星艺术影厅联盟(“首艺联”)，通过主题影展、影片长线放映、点映等形式，使一批思想精深、艺术精湛、制作精良的影片有了与更多观众谋面的契机。2023年所启动的“首艺联·扬帆计划”中小成本艺术电影宣传发行项目，更是为弘扬主流价值、具有较高艺术品质与人文关怀的中小成本电影获得更好的市场认可与观众的反馈而打造的“孵化平台”，为小众类型、题材影片获得更好的票房表现与市场露出提供支持与支撑。

【互动】

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文昌灰塑题材广泛，乡土气息浓郁，图案主要有如意、花草、花篮、喜鹊、蝙蝠、松鹤、山水等，房屋主人可以根据自己的意愿选择图案。按常例，正厅主梁下方是仙桃、牡丹、花篮等图案的灰塑；外墙屋檐下多为寓意喜上眉梢的“喜鹊登梅”灰塑、寓意连年有余的“莲花和鲤鱼”灰塑，或寓意金玉满堂的“金鱼和海棠”灰塑等；门窗上方是松鹤、牡丹花等图案的灰塑；屋脊上多为广曲蛟、卷草尾、祥云造型的灰塑。

灰塑的发展是一个兼容并包的过程，这一点在海口、文昌等地的骑楼建筑上体现得很明显。以海口骑楼老街为例，这里的灰塑纹样主要为动物、植物，也有相对简约的文字和几何纹样，比如八角形、方胜纹、万字纹、回纹、盘长纹。灰塑画师将这些或繁或简的纹样恰到好处地刻画于骑楼的罗马柱、拱券、外立面等处，实现了中西方建筑元素的完美融合。

文昌灰塑画师陈加飞创作的《泉罗春山秀》，是一幅灰塑山水画。画中的绿树、青山、碧溪等错落有致，霞光由远及近照射，刺破云雾，层次十分丰富。“这幅作品参考了国画的技法，色彩复杂多样，绘制难度很大。”陈加飞说，创作灰塑画的难度不亚于在纸上绘画bet365投注，难就难在上色。“因为灰塑画是立体的，想要达到晕染、渐变的效果，就要反复叠涂，层层修饰，这很考验画师的功力。”文昌灰塑画师黄心宽擅长山水草木题材，他创作的《山光水色》《深谷晨韵》等灰塑画bet365投注，描绘出一个鸟语花香的自然胜境，颇受市场欢迎。

据村里人介绍，符家宅最早的主人是在新加坡经商的符永质、符永潮、符永秩三兄弟。三兄弟背井离乡，在新加坡从事橡胶行业，1915年发迹后，他们运了一船银子回乡盖房，宅院于1917年建成。符家人虽然靠做橡胶生意发了家，但他们一直十分尊重知识文化渊博之人，教导后代要多读书。这种观念在符家宅的灰塑上有所体现，比如宅子正门两侧的“卷册”灰塑，“书页”旁附有“五枝丹桂香”等诗句。在古代，“丹桂”经常用于代指登科及第的人。宅院建造时，科举制度已经取消，但符家人崇尚读书的家风却世代延续。

【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bet365投注，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。

更新内容

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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