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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、掌握党的纪律鸭博体育平台，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，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，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，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，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，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，对照党纪要求鸭博体育平台，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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另据苏州轨道交通集团统计，今年“五一”小长假首日，苏州地铁11号线客运量29.4万人次，为开通以来最高。花桥站5月2日进站客流3.2万人次，在苏州地铁全线网车站中仅次于苏州火车站站。“11号线在小长假首日出现客流集中现象，一方面是由于假期沪苏高铁票售罄，苏州、上海地铁双11号线的无缝换乘成了不少往来人士的新选择；另一方面，节前苏州地铁3号线、11号线贯通至横山站，通达性、便捷性进一步提升。”苏州轨道集团分析。

去年6月24日，苏州轨交11号线投运，并与上海轨交11号线在花桥站实现无缝换乘，是国内首例跨省域轨交互通。上海、苏州分别于1993年和2012年运营首条城市轨交，苏州轨交11号线东接上海地铁11号线，西接苏州轨交3号线，两地主城轨交由此串联，市民可在市区坐地铁前往对方市区。两地地铁“双11号线”的对接进一步完善了多层次轨交体系，促进省际毗邻地区人员往来，让两城的“1小时生活圈”变得更便捷，进一步促进了交通、产业、空间一体化布局。

为方便市民跨城通勤，以“同乘”促“同城”，苏州地铁11号线早晚各开行2列只在大客流车站进行停靠的大站快车，满足潮汐式快速通勤需求。同时，优化换乘线路的首末班车时间衔接鸭博体育平台，上海地铁11号线花桥站往迪士尼方向常态末班车推迟至22点。两地还实现了票务互联互通，乘客从任一站点上车均可使用“Metro大都会”或“苏e行”App乘车码，无需二次刷卡及扫码。

【互动】

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首先，这个词语描述了个人所感知的同质化信息环境。早在2006年，美国政治学家、法学家卡斯·桑斯坦在《信息乌托邦》(Infotopia: How Many Minds Produce Knowledge)一书中，用“茧房”来比喻这样一个环境：因为个性化的信息过滤，个体只能接受到符合自己观点的信息，因此陷入到了一个同质化的信息环境中。

其次，在学术研究中，过滤泡、回声室是比信息茧房更常用的概念。人们上网时都有类似的体验，立场不同的双方就某个争议话题展开论战，结果不仅谁也说服不了谁、谁也不愿意理解谁，甚至还会加强自己原先的立场。回声室就描述了这样一种状况：人们生活在一个封闭的社交圈中，同质化的信息不断重复、放大，导致回声室内的成员对外界的信息接触越来越少，而只能听到和自己一致观点的声音。

不过，算法和茧房的因果关系也未经证实。《打破社交媒体棱镜》一书中，美国杜克大学政治学与公共政策教授克里斯·贝尔做了一个实验，当给用户提供了对立的观点时，人们反而更极端、更捍卫自己原来的立场了。这个实验说明，哪怕我们接触的是多样化的信息，仍然会拥护自己的立场，甚至变得极端鸭博体育平台，这个过程并不一定需要经过“过滤泡”或“信息茧房”的中介。

信息茧房、过滤泡、回声室等概念都描述了一个共同的担忧：在选择性的信息接触中，人们可能会陷入一种自我强化的反馈循环，从而失去了接触多种信息、不同观点的机会。这个复杂的社会问题有很多成因，受到包括个体、技术、场景与社会等多种因素的共同影响。但是在人们的日常认知中经常把这个多因——多果的问题，简化为“算法导致信息茧房”形式的单因——单果的说法。

推荐算法在用户和内容之间建立起有效的、符合偏好和需求的桥梁。如果没有推荐算法，我们可能会淹没在无边无际的信息海洋中，感到迷茫和不知所措，我们无法有效地获取所需的信息，甚至可能引发更严重的问题，比如信息瘫痪和信息回避。因此，从全局上看，算法是服务民众需求、有利社会发展的，这一基本判断应是主流共识。

其次，从市场经济角度看，提供这项服务的平台公司需要盈利，因此推荐算法还要解决留住用户，然后将用户注意力有效售卖给广告商的问题。正如纪录片《监视资本主义：智能陷阱》(The Social Dilemma)中指出的，社交媒体平台和搜索引擎使用的推荐算法，根据用户的历史行为和偏好，个性化地推送信息。平台就像商场，如果商场总提供某一类或某几类商品，无法提供更多品类的商品，消费者可能会减少使用甚至抛弃它。从商业角度，平台也会通过分发多样性信息，来留存用户，而不是刻意制造茧房。

也有研究显示，用户仍然有主观能动性，也并非一味被动接受算法的投喂。宾夕法尼亚大学的杨天、黄圣淳等研究发现，喜欢用今日头条看娱乐信息的人，也顺便看了新闻。也就是说，人们使用算法驱动的信息分发平台之后，并没有陷入娱乐的茧房中不可自拔，而是随着娱乐信息消费增加，新闻信息的消费也增加。从传播的角度上讲，这个研究的结果很有意义，因为它提出了一个反常识的发现：算法平台上的消费者不仅没有娱乐至死鸭博体育平台，而是也履行着“好公民”的职责。

第一，这个替罪羊现象是大众认知仓促简化的结果。算法技术深度嵌入日常生活后，和各样社会问题产生了复杂的勾连。但人们并没有时间、或没有心力去进行条分理析的明辨，就想要寻求一个易懂的、易交流的说法，来描述这种“千人千面”的信息体验，却找不到除茧房、过滤泡这类比喻之外的词汇。于是，在大众讨论中，信息茧房的概念被挪用和滥用，相应地，概念语义也出现了泛化。把对信息茧房、沟通困难等的担忧鸭博体育平台，都仓促挪用到了推荐算法上。如果人们不愿意充分全面地去认知算法的原理，信息茧房的含义，就匆匆地将信息茧房完全归咎于算法，也是有失公允的。

第二，正如社会心理学的“替罪羊理论”所说，人们往往会把负面体验归因于外群体。在这里鸭博体育平台，人们把社会问题归因于技术。人们如果在现实生活中意义感缺失，更倾向在信息流中花费更多时间，放下手机后，人们就容易将自己的空虚感归因到算法身上。心理学家戈登·W·阿尔波特的“替罪羊理论”(scapegoat theory)提出，当人们经受负面的情绪时，会倾向于把这种感受去归咎于另一个群体或个人。

其实，就算是没有算法的时代里，人们也会不同程度地生活在自己构建的同质化信息圈中。报刊时代，也有人只看社会新闻；电视时代，也有人只看体育频道。但人们并没有把这种单一化、同质化的信息消费归咎于报刊和电视。真正能打破信息茧房的，并不是对一个传播技术的讨伐和绞杀，而是对受众或用户的信息素养、社会公共信息生态治理等等多方面能力的考验。

例如，柏拉图在《菲德罗篇》中猛烈批评“文字”这种当时的新技术，认为它破坏了口头交流增长智慧的方式。清朝末年，被喻为“顺风耳”的电报技术传入当时面对内忧外患的清朝，电报本可以用于提高军事情报的传递效率，但也遭到了很多大臣的反对。其中一位名叫崇厚的大臣认为，这种新技术“贻害无穷”，因为电报杆插地太深，可能破坏风水，吸走大清的地气。21世纪初，网络游戏一度成了“网瘾”的替罪羊。当网络上的喷子太多，我们又武断地抓出社交媒体来做祸首。如今，人们又捉住了算法和大数据，作为信息同质化和观点极化的替罪羊。

认识到这个算法替罪羊现象，克制地使用简化归因，对个人和社会都是有益的。对个人而言，我们应该有意识地培养自己的自控力，为自己设计更加健康的信息套餐，运用科学和积极的思维来使用算法。例如，通过算法推荐，用户找到了独特品味的图书、小众出版商也觅得了投缘的小众读者群。对社会来说鸭博体育平台，我们保持开放包容的心态，才能在社会认知上为新技术创新做好准备，助力孵化更多的创意产品来方便我们的生活。而代际沟通困难、意义虚无、错失焦虑、意见极化等结构性的社会问题，也不能把责任简单推到用户或技术身上，还需要通过系统设计思维，推动全社会一起来改善。

【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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