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6、在我的水族箱饲养你所钓来的宝贝鱼儿!

软件特色

【视频】

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端午节将至，包粽子、插艾草、赛龙舟等民俗体验游广受欢迎。为营造节日出行氛围，江西抚州站工作人员精心准备了多种口味的粽子以及粽子样式的香包挂件，向候车旅客发放。6月9日端午节前夕，南铁将会把部分列车打造为“端午主题列车”，在车厢布置粽子、香囊等端午元素挂件，安排部分乘务人员穿汉服与旅客包粽子、编五彩绳，共同感受端午文化。

为服务和保障重点旅客、老年人及脱网人群出行，南铁管内各站根据客流增加自动售取票设备开放数量，做好残疾旅客优先购票、提供辅助器具等服务工作。鹰潭北站在夜间候车旅客行李上做好标记，在检票时间及时提醒，防止旅客因睡着错过上车时间。南昌客运段在列车上的老幼病残孕等重点旅客座位旁挂上“五色识别牌”，方便乘务员巡视车厢时给予重点关注，及时提供所需服务。

【多元】

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论文第一作者兼通讯作者、阿拉伯联合酋长国哈里发大学Hamed Gamaleldien和中国及澳大利亚合作者一起，检测了来自澳大利亚西部杰克山(Jack Hills)的锆石的氧成分，锆石是一种矿物，形成于32亿至42亿年前组成地球早期大陆地块的部分岩石内部。研究分析这些锆石氧同位素组成时发现有保存下来的证据表明，它们所生长的高温熔融岩石在它们形成期间曾与水接触。

【互动】

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西十高铁漫川关站位于陕西省商洛市山阳县境内，车场规模为2台5线，站房建筑面积3999平方米，地下局部一层、地上二层，建筑主要功能为客运站房、站务用房、客服、机房等。漫川关站以“古今交汇集美景，南北交融铸不凡”为建筑创意，屋顶形态提取自古镇错落层叠的屋顶群，中部屋顶对应候车空间，两侧屋顶底部相连，体现出古镇建筑鳞次栉比的壮观景象。

【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，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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