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软件特色

【视频】

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【多元】

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也许你身边也存在这样一个现象：越来越多的小孩子不认识“钱”了。或者说，越来越多的小孩子不认识纸币了。据媒体报道，在武汉某小学的数学课堂上，当讲到“认识人民币”一课时，大部分学生见过100元、50元纸币，一半学生能认出10元、20元纸币，然而全班有一半以上的同学没见过1元纸币，也同样不知道人民币有没有3元、6角之类的零钱面额。

时移世易，无论是古代的贝壳、金银、交子、铜钱，还是后来的纸币、外汇、数字钱币，钱的货币本质没有改变，变的只是流通的形式、支付的方式。纸币使用少虽不太影响生活，但是也增加了孩子们认识“钱”的难度。毕竟，他们从小就很少见到用纸币买东西找钱的过程，也对父母的钱没有一个总体、直观的印象，只留下脑海里的一串数字，仿佛数字可大可小、可以从有到无再从无到有。

因此，问题的焦点应该是让孩子认识货币，树立金钱观和消费观，这和用什么支付方式没有关系。如果总是不会计算、乱花钱，那就说明孩子还没有树立正确的金钱观和消费观，这也折射出我们在生活中、课堂上忽略对孩子进行金钱认知教育的现状。学习认识人民币不只是为了购物时付钱，它同样也是一种关于金钱观的教育。而这样的教育，在移动支付普及的今天就显得尤为重要了，这个新闻就是最好的例证。

最简单的教育方式，就是让孩子有多少钱就按多少钱来计算花费，也可以在实际生活中增加一些使用纸币的体验，比如给一些零花钱，让他们自主买东西、找零，了解物价，再告诉他们钱从纸币变为银行卡余额再变为移动支付余额的过程。有机会的话，家长也可以带他们参观一些钱币博物馆，了解货币的发展演变历史，增进他们对货币的认识。

【互动】

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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，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。

【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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