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软件特色

【视频】

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在教育教学方面，浙大城市学院更是展现了其独特的创新力。该校邀请了王巍、单霁翔、王宁远、陈寿田等专家学者到校主讲“良渚遗址与中华文明”系列大课，每年组织新生赴良渚遗址参观，举办良渚文化主题展览，开展良渚文化进课程的教学改革，在毕业设计中围绕良渚文化进行“真题真做”，有力促进了良渚文明与人才培养、教学科研的有机融合。

据了解，此次良渚文明研究中心的成立，不仅是浙大城市学院在良渚文化研究方面的重要举措，更是服务浙江文化强省建设、助力杭州打造历史文化名城的有力抓手。浙大城市学院副校长(主持行政工作)、党委副书记杨波表示，该校将以良渚文明研究中心为平台，积极开展跨学科、跨领域的合作与交流，将研究中心建成有高度的良渚文明研究人才聚集地欧亿平台—欧亿登陆测速，促进有广度的良渚文明国际交流互鉴，结出有深度的良渚文明研究果实，推动良渚文化研究深入发展。

【多元】

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广东是中国荔枝主要产地之一，记者近日在当地采访了解到，廉江是中国“妃子笑”荔枝种植面积最大的县级市、广东荔枝主产区之一、广东最大的“妃子笑”荔枝出口生产基地。据廉江市农业农村局统计，2024年欧亿平台—欧亿登陆测速，廉江地区荔枝的种植面积达到28.2万亩，预计总产量达16万吨，涵盖妃子笑、桂味、鸡嘴、白糖罂、仙进奉、黑叶等多个品种。其中，“妃子笑”荔枝种植面积最大，达23.7万亩。目前，廉江有省级荔枝龙头企业3家，荔枝专业合作社近500家，其中国家级示范社2家。

【互动】

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振华重工聚焦主业、专注专业，不断以科技创新保持装备的先进性和竞争力，打造了新一代重型自航绞吸挖泥船“天鲲号”、全球单臂架起重量最大的1.2万吨起重船“振华30”等一大批“国之重器”，参与建设了上海洋山港四期自动化码头、港珠澳大桥、沪苏通长江公铁大桥等一批重大工程，累计参与全球70%以上的自动化码头建设。

走进上海外高桥造船厂，在一整面墙上，记录着每一艘已交付船的画面。截至今年5月21日，外高桥造船累计交付的各类船舶、海工产品达568艘(座)。去年11月欧亿平台—欧亿登陆测速，首艘国产大型邮轮“爱达·魔都号”顺利交付，今年元旦开启常态化商业运营以来累计搭载约15万名中外游客，意味着中国由造船大国向造船强国迈进了标志性一步。目前，第二艘国产大型邮轮已下坞开始搭载总装。

新规支持下，2021年11月，在对接了十几家大型企业后，张华军在“大零号湾”跟苏州一家研制机器人精密传动装置的企业达成合作，成立了上海赛威德机器人有限公司，这是上海交大首批科技成果转化企业之一。张华军组建的科研团队欧亿平台—欧亿登陆测速，很快就招募到了来自学校人工智能、计算机、机械、电控、液压传动等学科交叉的科研人员一起攻关。

“小到孵化器、加速器，大到科创园区、研发用地、工业用地，以及创投基金、产业基金、私募基金，‘大零号湾’能根据企业发展的不同阶段，为其匹配各类资源。”闵行区科委副主任徐晖介绍，目前，定位于科技创新策源功能区的“大零号湾”，已有70多项科研成果转化项目落地产业化，估值超过100亿元，整个区域累计汇聚4000余家硬科技企业。

“上海坚持科技创新与体制机制创新双轮驱动，以体制机制改革激发创新活力。”上海市科委副主任屈炜说，上海深入推进国家赋权改革试点任务，6家试点单位完成成果赋权675项，转化金额超10.6亿元。全市集聚2万多家高新技术企业，日均新增科技企业370家，每万人口拥有高价值发明专利50.2件，持续领跑全国。

“一廊九城”，点亮长三角一体化发展新引擎。截至目前，G60科创走廊9座城市以全国1/25的人口和1/120的区域面积，贡献了全国1/15的GDP、1/7的高新技术企业、超过1/5的科创板上市企业，战略性新兴产业增加值占GDP比重达到15%，成为长三角发展活力最大、开放程度最高、创新能力最强的城市群。

【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并行推理方式欧亿平台—欧亿登陆测速，Skywork-MoE可以在合适的batch size 内达到2200 tokens/s的吞吐。

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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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