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软件特色

【视频】

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据一心堂公告披露，2023年，公司及各子公司接受所在地各主管税务局对2020年至2022年的纳税情况开展税收辅导工作，涉及缴纳税费合计2.33亿元，主要涉及税金为独立纳税门店房租等经营费用由总部统一签订合同按视同销售的有关规定计算缴纳增值税及附加税。上述相关税款自滞纳之日起，按日加收万分之五的滞纳金，以上税款缴纳涉及滞纳金7654.32万元。上述款项总计超3亿元。

【多元】

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文昌灰塑题材广泛，乡土气息浓郁，图案主要有如意、花草、花篮、喜鹊、蝙蝠、松鹤、山水等，房屋主人可以根据自己的意愿选择图案。按常例，正厅主梁下方是仙桃、牡丹、花篮等图案的灰塑；外墙屋檐下多为寓意喜上眉梢的“喜鹊登梅”灰塑、寓意连年有余的“莲花和鲤鱼”灰塑，或寓意金玉满堂的“金鱼和海棠”灰塑等；门窗上方是松鹤、牡丹花等图案的灰塑；屋脊上多为广曲蛟、卷草尾、祥云造型的灰塑。

灰塑的发展是一个兼容并包的过程，这一点在海口、文昌等地的骑楼建筑上体现得很明显。以海口骑楼老街为例，这里的灰塑纹样主要为动物、植物，也有相对简约的文字和几何纹样，比如八角形、方胜纹、万字纹、回纹、盘长纹。灰塑画师将这些或繁或简的纹样恰到好处地刻画于骑楼的罗马柱、拱券、外立面等处，实现了中西方建筑元素的完美融合。

文昌灰塑画师陈加飞创作的《泉罗春山秀》，是一幅灰塑山水画。画中的绿树、青山、碧溪等错落有致，霞光由远及近照射，刺破云雾，层次十分丰富。“这幅作品参考了国画的技法，色彩复杂多样，绘制难度很大。”陈加飞说，创作灰塑画的难度不亚于在纸上绘画，难就难在上色。“因为灰塑画是立体的，想要达到晕染、渐变的效果，就要反复叠涂，层层修饰，这很考验画师的功力。”文昌灰塑画师黄心宽擅长山水草木题材，他创作的《山光水色》《深谷晨韵》等灰塑画，描绘出一个鸟语花香的自然胜境，颇受市场欢迎。

据村里人介绍，符家宅最早的主人是在新加坡经商的符永质、符永潮、符永秩三兄弟。三兄弟背井离乡，在新加坡从事橡胶行业，1915年发迹后，他们运了一船银子回乡盖房，宅院于1917年建成。符家人虽然靠做橡胶生意发了家，但他们一直十分尊重知识文化渊博之人，教导后代要多读书。这种观念在符家宅的灰塑上有所体现，比如宅子正门两侧的“卷册”灰塑，“书页”旁附有“五枝丹桂香”等诗句。在古代，“丹桂”经常用于代指登科及第的人。宅院建造时，科举制度已经取消，但符家人崇尚读书的家风却世代延续。

【互动】

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《通知》分为六个部分。(一)深化城市医院支援县级医院工作。各地结合三级医院对口帮扶县级医院、医疗人才“组团式”帮扶工作要求，充分利用好已有合作关系，按照“统筹布局、分区包片”的原则，组织省内城市三级医院支援县级医院，采取“一对一”为主，“一对多”为辅的形式进行支援帮扶，提高县级医院管理和服务能力、加快培养专业人才梯队、完善畅通双向转诊机制。

【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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