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软件详情

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软件内容

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5、画质革新打造，经典世界、人物全新登场

6、在我的水族箱饲养你所钓来的宝贝鱼儿!

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，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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为满足旅客出行需求，中国铁路昆明局集团有限公司利用客票预售和候补购票大数据进行动态分析，不断优化列车开行和售票策略。实施“一日一图”的灵活调度方式，确保运能供给的充足与高效。今年泼水节期间，中老铁路还特别增开了中国西双版纳至老挝琅勃拉邦两大旅游城市间的国际旅客列车，为旅客提供当日往返服务。(完)

【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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据悉，黑龙江省退役军人事务厅通过以退役军人事务部门与社会力量共建为主、以部门自建为补充的方式，在G331国道“北极-东极”段建设35家尊崇式示范型龙江老兵驿站，为军人军属、退役军人和其他优抚对象及广大游客提供旅游公益服务、拥军优属服务、就业创业服务，打造黑龙江退役军人服务保障与特色文化旅游深度融合发展新亮点。

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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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