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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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2023年，云南省主要河流监测断面水质优良率达94.6%，其中286个达到Ⅰ至Ⅱ类标准，水质优；无断面水质劣于Ⅴ类标准；主要出境、跨界河流断面水质全部优良；湖泊、水库水质优良率为83.3%，九大高原湖泊水质保持稳定；地级城市集中式饮用水水源地水质达标率为97.8%，县级城镇集中式饮用水源地水质达标率为98.0%。

2023年，云南扎实开展珍稀濒危物种拯救保护，全省国家重点保护野生动植物物种保护率达84.91%，物种群数量稳定增长，野外种群恢复明显，60种极小种群野生植物得到有效保护；稳步实施野生动物危害防控和致害补偿，野生动物公众责任保险年度投保9255万元；开展陆生野生动物疫源疫病监测与主动预警，2023年全年无陆生野生动物疫情发生；完成森林资源管护任务3.26亿亩。

【多元】

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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亚博vip网页版，既能做到expert分发的平衡亚博vip网页版，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)设计亚博vip网页版，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)亚博vip网页版，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。

【互动】

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随着长三角数字干线的建设，青浦新城的数字城市面貌已焕然一新。数字经济发展基础牢固，青浦新城目前已集聚技术中心约100家、各级孵化器约20家；数字产业集群效应也更加凸显，数字智造产业规模持续壮大，生物医药产业发展势头良好；数字城市运行运转更加智慧，“AI法治青浦”已试点投入，“一网统管”实现全覆盖，“幸福云”居民端注册用户近30万人次。

除了科技，这里也有生活。以老城厢保护更新为核心，青浦新城打造集历史文化、城市文化、水岸文化、艺术生态及可持续发展为一体的文化活力区。以青浦县志内容为依据创作的纱幕投影作品《四时》，完美展现了新青浦、最江南的四时之美。上海世界华人龙舟邀请赛、中国好车手系列赛、环上海·新城自行车公开赛等重大赛事影响力不断扩大。

【极速】

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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。

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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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