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软件特色

【视频】

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6月3日，在青海省果洛藏族自治州玛多县花石峡镇，玛多县人民法院“马背法庭”的法官顶风前往牧民家中进行诉前调解。玛多县地处黄河源头，是黄河发源后流经的第一个县城。玛多平均海拔超4500米，是青海省海拔最高的县，也是人类生存环境最恶劣的地区之一，加上地广人稀，交通不便，法官调查取证难、送达难，农牧民参与诉讼难。1957年，玛多县人民法院成立之初就成立了“马背法庭”。巡回法庭的的法官经常带着干粮，骑着马找到当事人，就地审理案件。

【多元】

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在“世界环境日”到来之际，6月3日，北京市人民检察院召开生态保护和绿色发展工作情况通报会，会上，北京市检察院党组成员、副检察长祁治国介绍，针对生态涵养区区位特点，检察机关积极建用“非法倾倒建筑垃圾、非法采矿大数据法律监督模型”，获取数据信息309亿余条，借助卫星遥感影像等技术辅助手段推动案件办理，发现非法倾倒建筑垃圾、非法采矿点位8处，违规车辆92辆倾倒268趟次，精准聚焦违法主体。

【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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据介绍，北京曲剧《运河遥啊谣》根据儿童剧《大运河漂流记》改编。讲述了生长于运河边上的小船头赴杭寻亲的故事。南下的运河之路艰难曲折，小船头在《山海经》中一众小神兽的帮助下，退却洪水、营救洋神父、保护重明鸟、深入魔窟大战九婴大王……弹指梦醒，爹娘托人带给小船头的《千里江河图》已在身边，大运河孕育而出的厚德载物、生生不息的民族精神，在小船头的故事中久久流传。

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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