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软件特色

【视频】

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党的十八大以来，习近平总书记高度重视党内集中教育，强调“在全党开展集中性学习教育，是我们党推进自我革命的重要途径，也是一条重要经验”。今年4月至7月，在全党开展党纪学习教育，是以习近平同志为核心的党中央加强党的纪律建设、推动全面从严治党向纵深发展的重要举措。认真学习贯彻习近平总书记关于党纪学习教育的重要讲话和重要指示精神，对于我们深刻理解全面加强党的纪律建设，为以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业提供坚强纪律保障具有十分重要的意义。

学纪，是党员了解、掌握党的纪律，提升党性修养的基础环节。从党的发展历程来看，纪律严明是党的光荣传统和独特优势。中国共产党自诞生伊始，党的一大纲领对党的政治纪律、组织纪律、保密纪律等就提出明确要求，奠定了纪律立党的基石。新中国成立后，中国共产党随即成立中央及各级党的纪律检查委员会，以加强党的组织性与纪律性B—sports登录，保证党的决议的正确实施。改革开放后，党的纪律建设不断深化，为创造改革开放和社会主义现代化建设的伟大成就发挥了有力推动作用。进入新时代，党的纪律建设全面加强，党的十九大第一次把纪律建设与政治、思想、组织、作风、制度等党的各方面建设并列，纳入新时代党的建设总体布局，为创造新时代中国特色社会主义的伟大成就提供了坚强保障。从党面临的问题来看，纪律严明是全面从严治党的现实需要。当今时代，世情、国情、党情深刻变化，我们党面临的“四大考验”“四种危险”将长期存在。复杂多变的国际环境和艰巨繁重的国内改革发展稳定任务，对党员干部提出了更高的要求。越是在这种时候，越要重视党的纪律建设，坚持全面从严管党治党。只有进一步严明党的纪律，高悬规矩戒尺，才能不断提高党拒腐防变和抵御风险的能力，不断提高党的领导能力和执政水平。从党的中心任务来看，也必须严明党的纪律和规矩。党要团结带领全国各族人民进行伟大斗争、推进伟大事业、实现伟大梦想，必须用严明的纪律和规矩把党建设好建设强B—sports登录，深入推进新时代党的建设新的伟大工程。新征程上，只有依靠严明的纪律和规矩，才能把党的领导落实到党和国家事业各领域各方面各环节，才能实现以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业，才能确保我国社会主义现代化建设沿着正确方向前进，才能凝聚起全党的磅礴伟力，不断从胜利走向新的胜利。

知纪，是党员行为的导航灯，是避免违规违纪的第一道防线。学深悟透指导思想B—sports登录，坚定理想信念。开展党纪学习教育，要在全面系统学习习近平新时代中国特色社会主义思想的基础上，锚定党纪学习教育的目标，推动全党特别是领导干部不断把学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想引向深入，始终做习近平新时代中国特色社会主义思想的坚定信仰者和忠实实践者。学思践悟党规党纪，筑牢认知根基。党纪学习教育应当以《中国共产党纪律处分条例》(以下简称《条例》)为基础，在学习中既要原原本本、逐章逐条学好各项规定要求，也要抓住纪律尤其是政治纪律这个“总开关”，进而深入学思践悟组织纪律、廉洁纪律、群众纪律、工作纪律、生活纪律的主旨要义，做到融会贯通。反思总结典型案例，对照自警自省。党风廉政建设和反腐败斗争是党的建设的重要内容，是党纪学习教育的重要组成部分，其中不乏违纪违法典型案例。典型案例可以向广大党员干部直观展示党纪的重要性和违纪的后果，对其进行反思总结，可以深化对党纪的认识和理解B—sports登录，增强党纪学习教育的针对性和实效性。

明纪，是党员党性修养的升华，是将知纪转化为守纪的关键环节。当前，反腐败斗争取得压倒性胜利并全面巩固，但形势依然严峻复杂，党员干部腐败呈现出政治问题与经济问题交织的特点，亟须在全党开展一次全面深刻的政治教育和思想淬炼，推动党员干部坚定政治信仰、牢记初心使命、严守纪律规矩，打造政治清明、政务清廉、作风清朗、干部清正的良好政治生态。因此，在全党开展党纪学习教育，既是推进全面从严治党向纵深发展的重要举措，又是实现党的自我革命和保持纯洁性的有效途径，也是应对新的复杂环境和严峻挑战的必然选择，更是推动党和国家事业发展和强化责任担当的有力保障。

守纪，是党员对党纪的最终实践，是检验党性修养、纪律意识的试金石。加强组织领导，反对形式主义。要把党的纪律教育作为一项重要政治任务，纳入各级党委(党组)重要议事日程，强化党员领导干部的示范带头作用，做好《条例》的宣传阐释，营造良好学习氛围，不断提高党纪学习教育的精准性和实效性。丰富学习形式，形成长效机制。要根据党员干部的实际情况采取多种学习方式，将集中学习与个人自学有机结合B—sports登录，利用专题讲座、研讨会、实地考察等多种形式，严肃活泼地开展党纪学习教育。要把党纪学习教育融入日常学习教育之中，建立健全党纪学习教育的长效机制，确保学习教育的广泛性、持续性和有效性。坚持问题导向，做到知行合一。强化自我革命精神，对照党纪要求，查找自身存在的问题和不足，勇于揭短亮丑，做到边学边改、立行立改，真正做到内化于心、外化于行。要坚持两手抓两促进，把开展党纪学习教育同落实党中央重大决策部署、完成重点工作紧密结合起来，使党纪学习教育每项措施都成为促进中心工作的有效举措，切实防止“两张皮”。

【多元】

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近日，位于甘肃白银市景泰县的黄河石林，千峰竞奇，峡谷蜿蜒，与黄河遥相呼应，形成山环水转、动静结合的自然奇观。黄河石林国家地质公园是国家AAAA级景区，整个景区总面积约50平方千米，其中古石林群10平方公里，景区集石林、黄河、戈壁、沙漠、绿洲为一体。吸引了不少游客探秘黄河石林，领略大自然的鬼斧神工，感受西北秘境的独特魅力。(田鹏鹤 王牧雨）

【互动】

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除了名将马龙退赛，国乒阵中参加巴黎奥运会的选手均在本站比赛亮相。其中樊振东、王楚钦均进入男单四强，孙颖莎、王曼昱、陈梦、王艺迪则包揽女单四强，仅有持P卡参赛的梁靖崑因伤病在身不敌巴西名将雨果·卡尔德拉诺未能进入半决赛。虽然梁靖崑未能跻身四强，但他在前两轮淘汰了法国队两位主力男单西蒙·高茨、艾利克斯·勒布伦，其表现同样可圈可点。

作为国乒在奥运会上的主要竞争对手之一，日本队本次也派出了全主力阵容出战。在两队球员遭遇时，国乒选手往往能在比赛中占据统治性优势。孙颖莎在1/4决赛零封早田希娜，保持了双方交手以来的15连胜；陈梦3:1击败新星张本美和，实现对后者的4连胜；王曼昱一人先后零封两位日本选手伊藤美诚和平野美宇。男队方面，樊振东压制住了张本智和将其挡在4强门外。

除了队伍整体发挥出色B—sports登录，纵观整场比赛，国乒主力均状态在线，面对挑战时的临场调整能力出众。以樊振东为例，尽管他在2024年状态有所起伏，但本站比赛他连克巴西高手雨果·卡尔德拉诺和日本主力张本智和，并在最终决赛力克队友王楚钦摘得赛季首冠，状态明显回升。上届女单奥运冠军陈梦也坦言通过比赛发现了问题，为更好备战奥运提供了启发。

17岁的松岛辉空是2024年全日锦标赛青年组男单冠军，客场作战的他发挥出色将王楚钦逼进决胜局。王楚钦承认，松岛辉空年龄小打法先进，是整体实力很强的对手。陈梦同汉娜·高达的比赛同样是决胜局决出胜负。作为非洲锦标赛历史上最年轻的女单冠军，汉娜·高达正手质量高、冲劲十足，决胜局逼迫陈梦在落后情况下叫出暂停，展现了出色潜力。放眼巴黎，国乒当警惕相对陌生的年轻选手带来的冲击。

【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B—sports登录，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B—sports登录，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B—sports登录，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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