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软件特色

【视频】

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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，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顶级贵宾厅登录网址，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。

【多元】

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从教23年里，丁娜仁花为培养航空专业高端应用型人才，坚持以飞机制造的“标准”和“精度”严格要求自己和学生，不断钻研新方法、补充新知识。她曾三次远赴德国学习飞机制造、装配、检测等技术，学成归来后带领团队建成飞机制造技术国家级专业实训基地，2022年获评国家级职业教育“双师型”教师培训基地。同年她还立项了天津市高校“双带头人”支部书记工作室，2024年又获评天津市高校组织育人优秀案例。她潜心教书，精心育人，坚持把企业的标准、规范、素养和要求融入教学，培养学生解决实际问题的综合能力。

【互动】

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“但在长材院2019年成立前，当时国内材料领域的研发机构主要位于华北、东北和西北，长三角需要一个综合性材料研发机构提供支持。”孙明月告诉中青报·中青网记者，长材院成立时，适逢长三角区域一体化发展上升为国家战略，该院一方面征集长三角地区的技术需求，梳理具体问题，另一方面牵头组建全国重点实验室联盟和全国材料学科联盟，促进科技成果与当地产业结合、转化。

把真需求“引上来”，把创新成果和项目“落下去”，围绕问题需求，全生命周期的服务向中小型企业敞开。距离长材院20公里外，苏州光电技术研究院执行院长李侠也在为光子领域产业化提供“苏式”培育。这里两层楼的中试（产品在大规模量产前的较小规模试验一一记者注）服务基地，有4条中试线分别聚焦于光学镀膜、光子集成器件封装与测试、3D光传感、微纳光学4个方向。

“就像是初创企业的‘大保姆’，我们不仅共享设备、技术人员，还有专业的HR帮助企业招聘，与高校联合培养精准对口人才，还有市场部顶级贵宾厅登录网址，帮助企业找到精准客户。”从大学老师转为光子项目孵化者，李侠笑称自己是“二次就业”顶级贵宾厅登录网址，她告诉中青报记者，依据产业化的定位，研究院筛选孵化项目的标准有两条，一是能否解决光子行业的“卡脖子”问题，二是该技术突破是否有实实在在的产业需求。

【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，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。

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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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