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软件内容

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软件特色

【视频】

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活动期间，中美两国艺术家分别在沈阳音乐学院、沈阳师范大学、铁西区1905文化创意园举办了音乐会。两国艺术家通过手中的乐器，合奏爵士乐经典曲目和中国传统音乐。古筝、琵琶等中国传统乐器与萨克斯、贝斯等西洋乐器的合作演奏，编织出绚丽多彩又别具韵味的音乐画卷，让人沉浸其中，感受着音乐独特的魅力与震撼，为观众带来了不一样的听觉盛宴。两国艺术家的真挚交流与音乐作品的完美呈现，传递着中美民间对友谊与和平的追求，对中美关系健康发展的美好祝愿。

辽宁省人民对外友好协会专职副会长陆鹏表示，来自不同国家、不同文化背景的专业音乐人们坐在一起，相互交流，相互借鉴，一定能够优势互补，碰撞出灵感的火花。辽宁省人民对外友好协会愿与中美社会各界一道，共同推动辽宁与美国各州之间在经贸、人文等领域的友好交流和务实合作，以民间友好交往助力中美关系稳定发展。(完)

【多元】

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据悉，《ESG指南6.0》严格参照沪深北三大交易所《上市公司可持续发展报告指引》原文及其结构顺序，设置四级指标，包含环境(E)、社会(S)、治理(G)和“前言”(P)、“后记”(A)等5项一级指标，9项二级指标，26项三级指标兴发娱乐网页版登录，165项四级指标，提供详细的指标解释，并辅以最新的企业案例，旨在打造一本既具有国际视野又符合本土国情的专业工具，协助监管机构完善相关配套基础设施，辅导中国企业编制符合监管要求的高质量可持续发展报告。

【互动】

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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，Skywork-MoE可以在合适的batch size 内达到2200 tokens/s的吞吐。

【极速】

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同时，袁媛专注于戏曲人物的心理研究，并结合自身演出实践，积极开展黄梅戏相关学术性研究，撰写《大型黄梅戏清唱剧<红梅赞>杂感》《演出黄梅戏“唐诗宋词”的感想》《七仙女人物塑造浅析》等文章，并发表了《浅谈黄梅戏艺术未来发展之努力方向》《从新剧<唐诗宋词>看黄梅戏的探索之路》《黄梅戏接轨现代元素，展望未来》《中国戏曲与流行思想的融合》等学术论文。

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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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