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软件内容

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6、在我的水族箱饲养你所钓来的宝贝鱼儿!

软件特色

【视频】

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据了解，乐西高速由蜀道集团川高公司主导投资，大凉山2号隧道全长约12.5公里，是西南地区在建高速公路中第四长隧道。隧址位于剥蚀、溶蚀构造高山区，山脊单薄，地形破碎，沟壑众多，地质构造及地层岩性极为复杂，施工过程中面临滑坡、偏压、岩溶、富水、瓦斯、高地应力等不良地质，隧道洞身穿越420米软弱大变形段，灰岩富水段最大日涌水量71682立方米，相当于28个标准游泳池储水量，施工难度大、安全风险高。

【多元】

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近日，《香港赛马会呈献系列︰圆明园──清代皇家园居文化》展在香港故宫文化博物馆举行。其中一件模型展品——万方安和殿烫样——颇受关注。万方安和殿烫样是圆明园在建筑营造之初负责皇家建筑营造的机构样式房，上呈设计图样御览，依图样比例，以纸张、秫秸和木头等材料，特质小型烙铁熨烫成的建筑模型。该烫样所代表的圆明园万方安和轩在战争中被毁，现在的万方安和殿烫样出自建筑世家样式雷之手，是如今能够直观再现万方安和轩(殿)的唯一遗存。

【互动】

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让美国再次成为制造业经济体，让失去的工业生产起死回生？这是新关税的目标，但在我看来，不会。那美国会因不可避免的成本上升而变成生活成本更高的地方吗？会，且随着时间推移可能改变很多。在“国家安全”的幌子下，白宫企图在美企无法竞争的领域遏制中国经济发展，包括先进半导体和其他高科技产品。但这一企图永远不会成功。

吉姆·坦克斯利的上述分析文章称拜登的关税是一次历史性转变，“这清楚地表明，美国结束了长达数十年的时代——这个时代拥抱与中国的贸易，重视低成本产品带来的收益……”美国总统长篇大论讲述进口关税将如何造福美国工人。但愿那些工会领袖头脑清醒。正如多位经济学家指出的，中国人不会支付这些关税，买单的是美国选民。

这（对华加征关税）其实是一个国家战略——（美国）自愿掏空自己的工业基础，并试图对一个反其道而行之的国家展示地缘政治力量。与此密切相关的是，美国如今宣称要保护美国公司的利益和利润。这些公司几十年前曾热切地要主导全球化经济，现在却已不再有此能力。我们还可以从另外两个方面看这种向保护主义的转变。一、华盛顿的政策集团及其服务的企业近乎疯狂，因为数十年来经济政策所带来的后果开始困扰他们。二、美国的工人和中产将第二次成为牺牲品，因为华盛顿一意孤行，试图夺回40年前认为可以放弃的东西。

可以说，中国在越来越先进的产业中的竞争速度，让美国公司和华盛顿那些闭塞的政策规划者们大惊失色。随着时间的推移，华盛顿的政策集团逐渐意识到，已没有足够的工业基础来满足他们将美中关系推向更接近公开冲突的计划。最糟的是，美媒的报道在向旧版“黄祸论”靠拢：中国人偷走了所有工作，中国人欺骗我们购买便宜货……把美国人说得如此无助，实在不太光彩。

【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总统百家乐玩法，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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