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软件特色

【视频】

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据了解，乐西高速由蜀道集团川高公司主导投资，大凉山2号隧道全长约12.5公里，是西南地区在建高速公路中第四长隧道。隧址位于剥蚀、溶蚀构造高山区，山脊单薄，地形破碎，沟壑众多，地质构造及地层岩性极为复杂，施工过程中面临滑坡、偏压、岩溶、富水、瓦斯、高地应力等不良地质，隧道洞身穿越420米软弱大变形段，灰岩富水段最大日涌水量71682立方米，相当于28个标准游泳池储水量，施工难度大、安全风险高。

【多元】

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《通知》分为六个部分。(一)深化城市医院支援县级医院工作。各地结合三级医院对口帮扶县级医院、医疗人才“组团式”帮扶工作要求，充分利用好已有合作关系，按照“统筹布局、分区包片”的原则，组织省内城市三级医院支援县级医院，采取“一对一”为主，“一对多”为辅的形式进行支援帮扶，提高县级医院管理和服务能力、加快培养专业人才梯队、完善畅通双向转诊机制。

【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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中新网拉萨6月3日电 (记者 江飞波)记者3日从西南大学张志升教授研究团队处获悉，近日国际动物分类学知名期刊《ZooKeys》发表了一篇文章，记述了中国蜘蛛第74个科——行蛛科Trechaleidae，并报道了一个来自西藏错那的新种错那侵蛛(Shinobius cona Wang et al.2024)。

他说ayx体育app，行蛛科是一个小科，全世界已知17属133种，其中有16属132种分布仅限于新热带界(包括整个中美、南美大陆、墨西哥南部以及西印度群岛)。只有一个属，侵蛛属(Shinobius)记载于日本，属内仅包括一个种，即东方侵蛛(S. orientalis)。该属名源自日语，含义为“一个从某地秘密入侵到日本的蜘蛛”，故中文翻译为侵蛛属。

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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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