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软件特色

【视频】

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广东是中国荔枝主要产地之一，记者近日在当地采访了解到，廉江是中国“妃子笑”荔枝种植面积最大的县级市、广东荔枝主产区之一、广东最大的“妃子笑”荔枝出口生产基地。据廉江市农业农村局统计，2024年，廉江地区荔枝的种植面积达到28.2万亩，预计总产量达16万吨，涵盖妃子笑、桂味、鸡嘴、白糖罂、仙进奉、黑叶等多个品种。其中，“妃子笑”荔枝种植面积最大，达23.7万亩。目前，廉江有省级荔枝龙头企业3家，荔枝专业合作社近500家，其中国家级示范社2家。

【多元】

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王沪宁在主持讲话中表示，构建高水平社会主义市场经济体制是以习近平同志为核心的中共中央提出的重大任务，是中共二十大作出的重要部署。全国政协常委会组成人员要深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，深刻领悟“两个确立”的决定性意义，增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”，切实增强履职尽责、服务大局的政治责任感和历史使命感。要学深悟透习近平经济思想，紧紧围绕构建高水平社会主义市场经济体制深入协商议政、积极建言献策，为推动以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴贡献智慧和力量。

丁薛祥在报告中指出，要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，以全局观念和系统思维谋划推进改革，构建高水平社会主义市场经济体制，为中国式现代化提供强大动力和重要保障。坚持和落实“两个毫不动摇”，推动国有资本和国有企业做强做优做大甲A联赛直播|篮球nba直播|足球五大联赛直播|体育直播录像免费在线看，为非公有制经济发展营造良好环境和提供更多机会。加快建设全国统一大市场，完善产权保护、市场准入、公平竞争、社会信用等市场经济基础制度，建设高标准市场体系。更好发挥国家发展规划的战略导向作用，加强财政政策和货币政策协调配合，推动经济持续健康发展。更加主动对接高标准国际经贸规则，稳步扩大制度型开放，培育国际经济合作和竞争新优势。

【互动】

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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。

【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。

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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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