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软件特色

【视频】

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1995年到2000年，辛鲍姆作为一名研究人员供职于墨西哥国立自治大学，曾获得墨西哥国立自治大学工程技术创新最佳青年研究员奖。2007年，辛鲍姆加入政府间气候变化专门委员会，参与了IPCC第四次和第五次评估报告的撰写。在科研生涯中，她围绕能源、环境和可持续发展等主题发表了100多篇论文，出版了两本专著。

辛鲍姆的政治生涯始于墨西哥现任总统洛佩斯的赏识。2000年，时任墨西哥城市长的洛佩斯将辛鲍姆从墨西哥国立自治大学“挖角”到自己身边，任命她为该市环境局局长。辛鲍姆担任这一职位到2006年，其间她负责了墨西哥城电子车辆登记中心建设、引入快速公交系统以及墨西哥城外环路第二层道路的建设工作。此后，她在政治道路上一直追随洛佩斯的脚步。

洛佩斯执政期间，向墨西哥负债累累的国有石油公司注入数十亿美元，并持续推动该国能源部门改革。在洛佩斯治下，墨西哥经济表现良好，工业领域尤为亮眼。2023年，墨西哥国民生产总值增速为3.2%，工业生产增长3.5%，外国直接投资达到360.58亿美元的历史新高，约半数集中在制造业。显然，洛佩斯在能源领域的改革为工业发展提供了有利条件。

【多元】

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周小全介绍，今年，在历届论坛举办基础上，做了一些探索。一是重磅嘉宾济济一堂。论坛邀请了多位国内外政府和金融监管部门、国际金融组织、金融机构的负责人，以及众多知名专家学者。二是重要活动精彩纷呈。论坛在议程设计上，主要采用全体大会、科创金融工作室的形式，围绕相关议题深入开展探讨。同时，论坛还将举办一系列的签约和新设机构揭牌活动。三是传播方式丰富多样。论坛期间，境内外媒体及新媒体将通过电视、网络、报纸、杂志等多种渠道，对论坛进行全方位宣传报道，将充分发挥陆家嘴论坛作为中国金融改革发展风向标和引领者的作用，传递深化金融高水平对外开放的决心和举措。(完)

【互动】

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陈文清说，近年来，习近平主席和埃尔多安总统就深化中土战略合作关系达成了许多新的共识，为两国关系长远发展擘画新的发展蓝图。中方愿同土方携手，以两国领导人重要共识为指引，推动双方安全领域合作不断迈上新台阶，进一步丰富拓展中土关系内涵，更好保护两国安全利益，服务两国发展战略对接，为两国、地区以及世界和平发展贡献积极力量。

【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训练的前期分分快3网站，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。

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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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