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软件特色

【视频】

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据山东省高级人民法院副院长吕涛介绍，该省法院坚持最严法治，严惩环境资源犯罪，2023年依法审结污染环境、非法采矿、盗伐、滥伐林木等犯罪案件640余件。强化公益诉讼职能，严格贯彻损害担责、全面赔偿原则，依法审结环境民事公益诉讼案件146件、生态环境损害赔偿诉讼案件5件，环境行政公益诉讼案件6件。严格行政责任，审结环境资源行政案件3446件，支持和监督行政机关依法查处环境资源违法行为。

吕涛表示，山东各级法院还坚持系统保护和协同治理，全方位、全地域、全过程保护，统筹发挥刑事审判惩治教育、行政审判预防监督和民事审判救济修复功能，在依法惩治环境资源犯罪的同时，积极引导被告人修复受损生态环境；强化跨区域司法协作，与有关高院签署《司法服务黄河流域生态保护和高质量发展山西倡议》《滨海湿地司法保护一体化战略联盟协议》。同时emc网页版登录，健全执法与司法协作，与该省生态环境厅等部门(单位)联合开展黄河生态保护治理攻坚战行动，与省水利厅等部门(单位)联合开展河湖安全保护专项执法行动，全面深化行政执法与刑事司法衔接。

据了解，2023年，山东各级法院服务保障黄河重大国家战略，完善巡回审判机制，在黄河岸边巡回审理案件40余件；服务保障绿色低碳高质量发展，开展司法服务保障高质量发展调研活动，形成《关于环境资源审判中发现的影响绿色低碳高质量发展的情况分析》；服务保障乡村全面振兴，助力农村集体“三资”问题专项整治，研究制定11条服务保障举措。依法惩治非法占用农用地犯罪行为，审结非法占用农用地案件58件，坚决守住耕地保护红线和粮食安全底线。

崔勇举例说，案例一系全国首例预防性放射性污染预防性环境民事公益诉讼案件。济南铁路运输中级人民法院判决不履行处置案涉放射源责任的三家医院连带承担放射源处置费用290万元。考虑到消除放射性污染隐患的紧迫性，积极探索先予执行措施，法院与检察机关、生态环境部门共同确定了放射源退役处置方案，积极推进具有资质的第三方机构在诉讼中代为处置。依法彻底消除放射物污染的潜在威胁和安全风险，有效保障人民群众的生命健康和生态环境安全。(完)

【多元】

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毛宁：我们注意到有关表态。中方始终认为，中欧经贸关系的本质是互利共赢，保护主义没有前途，开放合作才是正道。中国和欧盟互为第二大贸易伙伴，平均每分钟贸易往来近150万美元。中欧双向投资存量已超过2500亿美元，双方企业还在继续加码投资对方市场。中欧班列累计开行突破9万列，已成为名副其实的亚欧贸易“黄金通道”。可以说，中欧之间已形成供应链、产业链、价值链相互交融、深度互嵌的格局。

【互动】

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“我们面向气象导航对伏羲大模型进行优化，提高时空分辨率，实现未来15天0.1度逐小时气象预测；构建海气耦合模型，纳入风浪、涌浪、海温等要素，提升全球风、浪、流、能见度等预测精度；进行极端天气优化，提升台风、极端降水等更多灾害性场景的预测精度。” 李昊介绍，多层次焕然升级的“伏羲”2.0，有望助力解决远洋气象导航长期依赖国外服务厂商问题，落实“国船国导”、实现“国产替代”。

“在极端天气预报方面，伏羲通过采用扩散模型优化，有效缓解模型预报的平滑问题，提高对极端降水和大风等极端天气现象的预报精度，超越ECMWF的数值天气预报精度。” 中国气象局党组成员、副局长熊绍员指出，中国气象局高度重视气象与人工智能深度融合发展，联合相关高校、科研机构、企业共同推进气象大模型以及人工智能气象应用关键核心技术攻关。

“伏羲”的升级之路仍在继续。下一步，团队将推进“端到端”气象大模型，构建基于气象大模型的同化系统，实现多种卫星资料同化（微波、红外等），摆脱对传统模式的依赖；开发地球系统大模型，实现大气、海洋、陆面、冰冻圈的预报，探索大气污染、气候风险预报；构建基于大模型的国产化再分析数据集，利用大模型构建完全独立自主的国产化再分析数据，摆脱模型训练对国外数据的依赖。

女娲医药大模型包括DNA大模型和动态蛋白大模型。其中，DNA大模型，以全球最长序列、最细粒度的基因调控关系理解，促进生物机制的发现。它基于状态空间模型，捕捉长序列关联，构建2亿参数的DNA模型，相比DeepMind等团队发布的高精度基因表达预测模型Enformer，分辨率和调控距离提升4倍，将应用于药物靶点发现。

“伏羲”和“女娲”两大模型分别是上智院地球科学、生命科学领域的代表性成果。在物质科学领域emc网页版登录，上智院则构建物质科学大模型，致力于数据、工具、机理融合，已构建第一性原理（QM）数据库，4000万分子构象数据库具备全球最大规模。团队开发出薛定谔方程AI求解模型，高精度近似求解薛定谔方程，拥有被称为小分子药物亲和力预测精度持平“世界最好的商用软件”薛定谔FEP+。另有AI驱动的多孔材料模型、计算物质科学通用模型。

【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emc网页版登录，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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