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软件特色

【视频】

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另据苏州轨道交通集团统计，今年“五一”小长假首日，苏州地铁11号线客运量29.4万人次，为开通以来最高。花桥站5月2日进站客流3.2万人次，在苏州地铁全线网车站中仅次于苏州火车站站。“11号线在小长假首日出现客流集中现象，一方面是由于假期沪苏高铁票售罄，苏州、上海地铁双11号线的无缝换乘成了不少往来人士的新选择；另一方面，节前苏州地铁3号线、11号线贯通至横山站，通达性、便捷性进一步提升。”苏州轨道集团分析。

去年6月24日，苏州轨交11号线投运，并与上海轨交11号线在花桥站实现无缝换乘，是国内首例跨省域轨交互通。上海、苏州分别于1993年和2012年运营首条城市轨交，苏州轨交11号线东接上海地铁11号线，西接苏州轨交3号线，两地主城轨交由此串联，市民可在市区坐地铁前往对方市区。两地地铁“双11号线”的对接进一步完善了多层次轨交体系，促进省际毗邻地区人员往来，让两城的“1小时生活圈”变得更便捷，进一步促进了交通、产业、空间一体化布局。

为方便市民跨城通勤365bet，以“同乘”促“同城”，苏州地铁11号线早晚各开行2列只在大客流车站进行停靠的大站快车，满足潮汐式快速通勤需求。同时，优化换乘线路的首末班车时间衔接，上海地铁11号线花桥站往迪士尼方向常态末班车推迟至22点。两地还实现了票务互联互通，乘客从任一站点上车均可使用“Metro大都会”或“苏e行”App乘车码，无需二次刷卡及扫码。

【多元】

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新京报讯（记者吴梦真 吴淋姝）6月2日，浙江台州石人峡，两名驴友在横渡峡谷溪流时意外落水失联。6月3日16时许，新京报记者从浙江省台州市黄岩区应急管理局获悉，目前失联的两人尚未找到，搜救行动将集中在下游展开。两名驴友被急流冲走。网传视频截图曾任布袋山村村主任的戴先生告诉新京报记者，石人峡风景区属于荒废的景区。“早在十几年前曾要开发成景区，施工中开发商资金断裂，这个地方就一直荒废了。”戴先生称，石人峡风景区开发停滞365bet，但并未被禁止通行，“车子可以开到（景区）外面，之后要徒步进去。”平时周边村民也经常到这边游玩。近几年，他曾多次看到有驴友组队前来。新京报记者看到，2015年，石人峡还未正式营业时，就被冠以“台州的九寨沟”进行了宣传。在社交平台上，石人峡也被户外驴友当作溯溪、徒步穿越活动的胜地，并发出多条打卡攻略，称“这里的徒步路线大约6公里，适合新手尝试。虽然部分栈道年久失修，但这正是它的魅力所在，让人感受到一种原始而自然的美。”戴先生告诉记者，事发前两天曾连续下雨。事故当天下午365bet，他到现场发现，水流量比平时大很多，“之前是可以步行通过的，现在都被大水淹没了。”从以往没涨水时的图片来看，出事地点水流不急，人可以蹚着溪水穿过。此前事发地点照片显示，水流并不急，人可以蹚着溪水穿过。图源：网络3日16时37分许，新京报记者从浙江省台州市黄岩区应急管理局获悉，石人峡不是景区，但通往石人峡的道路是开放的，这次是户外爱好者的自发行为。多名资深户外爱好者分析，此次意外，落水的驴友欠缺急流水域急救经验，使用的绳索在水中形成了“死亡V”，即当绳索两端拉紧，遇险者处于绳索中间使力时，水流会压迫遇险者向下，如此一来，绳子会形成一个“V形”，而遇险者会在V的顶点难以移动。“不能将绳子跟水流摆成90度。水中的人抵达‘V点’，容易被困住。建议斜拉救援，用绳索以45度至60度的角度，斜跨过水流，这种方法可以让遇险者借力水流移动，渡过溪流。”一名资深户外爱好者表示。编辑 甘浩校对 李立军

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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365bet，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1/3365bet，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365bet，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)365bet，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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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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