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软件特色

【视频】

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中新网拉萨6月3日电 (记者 江飞波)记者3日从西南大学张志升教授研究团队处获悉，近日国际动物分类学知名期刊《ZooKeys》发表了一篇文章，记述了中国蜘蛛第74个科——行蛛科Trechaleidae，并报道了一个来自西藏错那的新种错那侵蛛(Shinobius cona Wang et al.2024)。

他说，行蛛科是一个小科，全世界已知17属133种，其中有16属132种分布仅限于新热带界(包括整个中美、南美大陆、墨西哥南部以及西印度群岛)。只有一个属，侵蛛属(Shinobius)记载于日本，属内仅包括一个种，即东方侵蛛(S. orientalis)。该属名源自日语，含义为“一个从某地秘密入侵到日本的蜘蛛”，故中文翻译为侵蛛属。

【多元】

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“希望中国工程院在新的起点上，发挥国家战略科技力量作用，弘扬科学家精神，引领工程科技创新，加快突破关键核心技术，强化国家高端智库职能，为实现高水平科技自立自强、建设世界科技强国作出新的更大贡献。”在中国工程院建院30周年之际，习近平总书记发来贺信，高度评价中国工程院作出的重要贡献，对更好发挥中国工程院作用提出殷切希望。总书记的贺信必将激励中国工程院院士和广大工程科技工作者紧抓创新机遇、勇攀科技高峰，在建设科技强国新征程上展现新作为。

党的十八大以来，在以习近平同志为核心的党中央战略指引下，我国工程科技实力不断提升，为高质量发展持续注入强劲动力。从神舟系列飞天、“嫦娥”奔月到北斗指路、高铁飞驰，工程科技有力支撑了重大工程建设，擦亮了中国制造“国家名片”；从国产大飞机、大型邮轮到人工智能、自动驾驶，工程科技助推产业创新，塑造新动能新优势；从推动高端医疗装备国产化到建立重污染天气应对技术体系，工程科技创新红利持续释放，不断增进民生福祉……一项项重大工程、历史性工程、民生工程，彰显出新时代我国工程科技创新的硬实力。

中国工程院要发挥国家战略科技力量作用，紧跟世界科技发展大势，以国家战略需求为导向，形成优势互补的国家战略科技力量协同机制，奋力抢占科技制高点。要引领工程科技创新，坚持以深化改革激发创新活力，破除一切制约科技创新的思想障碍和制度藩篱，提升国家创新体系整体效能；要加快推动科技成果转化应用，充分发挥市场导向作用，打通产学研用链条的堵点，推动新技术、新产业汇聚融合。

当前，我们要加快突破关键核心技术，从国家急迫需要和长远需求出发，加强“卡脖子”技术攻关，重视基础研究，大力提升原始创新能力，积极抢占科技竞争和未来发展制高点。要强化国家高端智库职能，充分发挥院士群体多学科、跨领域的优势，紧紧围绕具有战略性方向性全局性的重大问题，加强前瞻性、针对性、储备性战略研究，支撑党和国家决策。

强国工程，大国气象。新时代新征程，中国工程院院士和广大工程科技工作者要深入学习贯彻习近平总书记关于高水平科技自立自强的一系列重要指示精神，牢记总书记的殷切嘱托，继承和发扬老一辈科学家的优秀品质，大力弘扬科学家精神，自觉履行使命担当，矢志建设世界科技强国，争当排头兵、勇做先行者，为中国式现代化建设贡献工程科技界力量。

【互动】

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最新的例子来自中国民生银行。近日，该行发布公告称，根据经审阅的2024年上半年财务报告，合理考虑当期业绩情况，在公司2024年上半年具有可供分配利润的条件下，拟实施2024年度中期分红派息。2024年度中期现金股息总额占集团当期实现的归属于公司普通股股东净利润的比例不高于30%。后续制定2024年度利润分配方案时，将扣除已派发的中期利润分配金额。

【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nba比赛直播在线观看857|篮球nba直播|足球五大联赛直播|体育直播录像免费在线看，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。

更新内容

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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