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软件特色

【视频】

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大连交通大学和俄罗斯远东国立大学于2019开始合作办学、开展高水平人才联合培养，取得了一定成效。这次BIM学术会议上，大连交通大学副校长夏明超和俄罗斯远东国立交通大学第一副校长埃迪加里安分别表示开云体育平台入口，希望以BIM学术会议为平台，进一步探索未来合作途径和进行科研联合攻关、开展高校间基础研究领域合作。(完)

【多元】

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河北省文化和旅游厅党组成员、副厅长李新杰表示，戏曲艺术的传承发展既需要薪火相传、代代守护，也需要与时俱进、推陈出新。本次组织创作微短剧，旨在依托河北深厚的戏曲文化积淀，围绕持续点亮河北“北方戏窝子”文化品牌，发挥网络微短剧时长短小、观看便利、题材体裁灵活多样、受众群体年轻等特点，促进微短剧与河北戏曲文化、旅游资源、线下经济交融交汇，做好“文化+旅游+经济”文章，为戏曲文化发展注入全新的活力，营造跟着微短剧“打卡”河北的新风尚，更好地满足人民对精神文化产品的需求，更好助力河北文化旅游繁荣发展。

今年以来，河北省文旅厅开展“跟着微短剧游河北”“跟着演艺游河北”等一系列活动。《正定龙胆亮银枪》既是“跟游”系列活动的重要内容，也是中国数字文化集团积极响应国家广播电视总局“跟着微短剧去旅行”创作计划号召，与河北省文旅厅开展系列文旅项目合作的一部分。作品旨在通过网络微短剧的创新形式，深入展现河北悠久历史、传统文化和生活习俗，充分发挥互联网新媒体对文化旅游传播的积极推动作用，为旅游业的发展注入新的活力。

【互动】

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据介绍，北京曲剧《运河遥啊谣》根据儿童剧《大运河漂流记》改编。讲述了生长于运河边上的小船头赴杭寻亲的故事。南下的运河之路艰难曲折，小船头在《山海经》中一众小神兽的帮助下，退却洪水、营救洋神父、保护重明鸟、深入魔窟大战九婴大王……弹指梦醒，爹娘托人带给小船头的《千里江河图》已在身边，大运河孕育而出的厚德载物、生生不息的民族精神，在小船头的故事中久久流传。

【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开云体育平台入口，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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