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软件特色

【视频】

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论坛伊始，中欧国际工商学院院长、管理学教授汪泓发表视频致辞。汪泓表示，过去60年，中法关系经历了长足发展，两国携手走过了一段非凡的历程。她认为中法两国可在绿色能源、科技创新、先进制造等具有互补优势的关键领域寻找新机遇。她强调，随着国际创新格局重塑，跨国合作和创新联盟成为推动创新的重要方式，在新一波全球化浪潮下，双方应携手推进全球创新与合作。

巴黎工商会会长，巴黎大区工商会副会长苏米亚·马林堡(Soumia MALINBAUM)致欢迎辞。她表示，今年是中法建交60周年，两国元首的会晤对双边关系发展注入了新的动力。过去几年，中国的市场发生了变化，中国企业不仅在本土市场取得成功，更积极走向海外。法国拥有良好的创业生态系统和市场环境，为双方带来了更多的合作与创新可能。

中国驻法国大使馆公使陈栋在开幕致辞中代表中国驻法国大使馆对欧洲论坛顺利举办和中欧国际工商学院成立30周年表示衷心祝贺。他指出，30年间，世界在变，中欧关系也在变，但中欧经贸合作优势互补、互利共赢的本质没有变，存在广泛共同利益和巨大合作空间的事实没有变。因此，我们要继续秉持当年创办中欧国际工商学院的初心和精神，一起创新，取得共赢，共同创造中欧、中法经济新未来。

法国前总理、中欧国际工商学院特聘教授多米尼克·德维尔潘发表主旨演讲“国际体系转型过程中的中美欧关系”，分析了在国际体系转型过程中，当前全球所面临的挑战和机遇。德维尔潘表示，当前全球面临地缘政治、地区冲突、经济贸易、国际秩序变化，以及气候、能源和人口等多方面的巨大挑战，与二战后布雷顿森林体系时期的情况有很大不同。特别是颠覆性技术和产业变革对全球贸易、商业人才教育等不同领域发展都产生了深远影响。

【多元】

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中国中小企业发展促进中心政策研究处处长 金铁鹰：各级政府始终高度重视中小企业发展，加大支持力度，出台诸多政策，也取得积极成效。评估结果显示幸运彩app，减税降费政策和稳岗返还政策的知晓率高达85%，中小企业的获得感和满意度稳步提升。随着各项政策的落实落细，各地中小企业发展环境持续优化，企业的活力和韧性得到进一步提升。

中国中小企业发展促进中心中小企业发展环境研究所研究员 赖晓：各地不断加大力度，支持中小企业服务体系建设，推动服务供给能力提升，具有非常重要的意义。短期来看，能够有效助企脱困；长期来看幸运彩app，能够帮助企业形成核心竞争力，实现可持续发展。下一步，将聚焦中小企业服务线上线下融合，完善各项基础数据库和功能模块，提升企业服务的响应速度和精准程度。

【互动】

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邢海明指出，“中韩缘”文化大赛自2005年首次举办以来，通过系列比赛向韩国各界朋友宣传中国和中国文化，已经成为具有重要影响力的中国文化品牌赛事。希望各位参赛选手以今天的“中韩缘”文化大赛为契机，更加深入了解中国文化，更多关注中国经济社会发展，多去中国走一走看一看，结交更多的中国朋友，拉紧中韩民间友好的纽带，为中韩友好做出新的更大贡献。

【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，性能强劲幸运彩app，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幸运彩app，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幸运彩app，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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