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软件特色

【视频】

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坐落在固原市的宁夏师范大学，是宁夏唯一一所师范类本科院校，也是宁夏首所师范生免费教育试点学校。学校前身为1975年建立的六盘山大学，1978年，经国务院批准，在六盘山大学基础上建立固原师范专科学校，1994年更名为固原师范高等专科学校。2006年，经教育部批准更名为宁夏师范学院，升格为本科院校，2012年获得硕士专业学位研究生招生资格。建校40多年来，该校为宁夏及周边地区累计培养各类人才超过4万名。

【多元】

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端午节将至，包粽子、插艾草、赛龙舟等民俗体验游广受欢迎。为营造节日出行氛围，江西抚州站工作人员精心准备了多种口味的粽子以及粽子样式的香包挂件，向候车旅客发放。6月9日端午节前夕，南铁将会把部分列车打造为“端午主题列车”九球直播平台|篮球nba直播|足球五大联赛直播|体育直播录像免费在线看，在车厢布置粽子、香囊等端午元素挂件，安排部分乘务人员穿汉服与旅客包粽子、编五彩绳，共同感受端午文化。

为服务和保障重点旅客、老年人及脱网人群出行，南铁管内各站根据客流增加自动售取票设备开放数量，做好残疾旅客优先购票、提供辅助器具等服务工作。鹰潭北站在夜间候车旅客行李上做好标记，在检票时间及时提醒，防止旅客因睡着错过上车时间。南昌客运段在列车上的老幼病残孕等重点旅客座位旁挂上“五色识别牌”，方便乘务员巡视车厢时给予重点关注，及时提供所需服务。

【互动】

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从这个角度看就会理解，为什么我们今天要提出望山见水、记得住乡愁的新型城镇化，为什么乡村振兴必须是包含人才振兴、文化振兴五位一体的。经历了前期城镇化的过程，越来越多的人开始明白，乡村的振兴，并非不断地“拟城化”，而是要在现代语境下重塑自身不可或缺的价值；城乡一体化的目标，不是要平铺城市生活，而恰恰是要在文化上形成差异化叙事。

可以看看龙潭村的例子。龙潭片区之所以被年轻人青睐，在于他们出发时就已坚定，这里的未来不是网红景点，不是康养社区，而是成为一个适合人们长期工作生活的现代化乡村社区。无论是古建改造、艺术教育、吸引艺术类创业者入驻，主旨都是依托自然禀赋和特色资源，不断改善乡村的经济和社会结构，最终，完成了自己的精神建构，形成自己的主体意识。成为旅游地，只不过是一个“捎带手”产生的效应。

依赖这种我为我的主体性，龙潭片区书写了城市之外的发展叙事，建立了一种乡村美学，反向提供了一个文化对照的视角，并通过与都市文化间的互镜，输出了自己的乡村文化资源。在艺术推动乡村改造的七年中，村民“人人都是艺术家”的理念逐渐落地，画室、图书馆等公共空间生机勃勃，教育尤其是美育以独特的方式兴起，已经虹吸了大量城市创业者和美术学习者。

【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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