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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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科学家精神并不是看不见、摸不着的抽象词语，而是体现在一个个科学报国、科学强国的生动事迹中。中国科学家博物馆的筹建始于一份份资料采集，历经多年积累最终建成。据了解，博物馆首展包括1个主展和5个专题展，其中主展分为“共和国脊梁——中国科学家博物馆馆藏精品展”和“漫漫采集 岁物丰成——老科学家学术成长资料采集工程专题展”两大板块，以“老科学家学术成长资料采集工程”首批研究成果为基础，共展出190余位科学家的400余件(套)实物、400余张珍贵图片以及有关科研单位提供的10余件大型展品。置身其间，透过文物、文献等珍贵史料，我们对中国科技发展重大事件有了更全面认知；看着书信、手稿、著作，我们得以了解科学家们的学术成长历程；循着科研奋斗者的足迹，我们的内心升腾起深深的敬意。

博物馆正是这样一座桥梁，连接历史、现在和未来。人们徜徉其中，在所见所闻中理解何为“从哪里来、到哪里去”，并获得走向未来的力量。我国的科技发展史，也是一部科学家精神的见证史、书写史。从“两弹一星”到载人航天，从“天眼”问天到“蛟龙”探海，从长桥远架到高铁飞驰……一代代科技工作者前赴后继、接续奋斗，在祖国大地上树立起一座座科技创新的丰碑，也铸就了独特的精神气质——胸怀祖国、服务人民的爱国精神，勇攀高峰、敢为人先的创新精神，追求真理、严谨治学的求实精神，淡泊名利、潜心研究的奉献精神，集智攻关、团结协作的协同精神，甘为人梯、奖掖后学的育人精神。科学成就离不开精神支撑，新时代新征程，加快建设科技强国、实现高水平科技自立自强，需要大力弘扬科学家精神。

一个博物馆就是一所大学校jrs直播免费观看|篮球nba直播|足球五大联赛直播|体育直播录像免费在线看，弘扬科学家精神，要切实将博物馆资源用好用活。充分发挥中国科学家博物馆在采集史料、收藏史料、学术研究、展览展示、教育教学、文化宣传等方面的功能，综合运用好虚拟现实、人工智能等现代科技手段，不断提升展示传播效果；注重科学家博物馆体系建设，通过组建中国科学家博物馆联合体，带动科学家精神教育基地和相关教育科研机构等形成合力，讲好科学家故事，让科学家精神浸润更多人的心田。借助中国科学家博物馆建成开馆这一契机，推动在全社会形成尊重知识、崇尚创新、尊重人才、热爱科学、献身科学的浓厚氛围，充分发挥先进典型价值导向和示范引领作用，鼓舞和激励广大科技工作者争做重大科研成果的创造者、建设科技强国的奉献者、崇高思想品格的践行者、良好社会风尚的引领者。

【多元】

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“我们面向气象导航对伏羲大模型进行优化，提高时空分辨率，实现未来15天0.1度逐小时气象预测；构建海气耦合模型，纳入风浪、涌浪、海温等要素，提升全球风、浪、流、能见度等预测精度；进行极端天气优化，提升台风、极端降水等更多灾害性场景的预测精度。” 李昊介绍，多层次焕然升级的“伏羲”2.0，有望助力解决远洋气象导航长期依赖国外服务厂商问题，落实“国船国导”、实现“国产替代”。

“在极端天气预报方面，伏羲通过采用扩散模型优化，有效缓解模型预报的平滑问题，提高对极端降水和大风等极端天气现象的预报精度，超越ECMWF的数值天气预报精度。” 中国气象局党组成员、副局长熊绍员指出，中国气象局高度重视气象与人工智能深度融合发展，联合相关高校、科研机构、企业共同推进气象大模型以及人工智能气象应用关键核心技术攻关。

“伏羲”的升级之路仍在继续。下一步，团队将推进“端到端”气象大模型，构建基于气象大模型的同化系统，实现多种卫星资料同化（微波、红外等），摆脱对传统模式的依赖；开发地球系统大模型，实现大气、海洋、陆面、冰冻圈的预报，探索大气污染、气候风险预报；构建基于大模型的国产化再分析数据集，利用大模型构建完全独立自主的国产化再分析数据，摆脱模型训练对国外数据的依赖。

女娲医药大模型包括DNA大模型和动态蛋白大模型。其中，DNA大模型，以全球最长序列、最细粒度的基因调控关系理解，促进生物机制的发现。它基于状态空间模型，捕捉长序列关联，构建2亿参数的DNA模型，相比DeepMind等团队发布的高精度基因表达预测模型Enformer，分辨率和调控距离提升4倍，将应用于药物靶点发现。

“伏羲”和“女娲”两大模型分别是上智院地球科学、生命科学领域的代表性成果。在物质科学领域，上智院则构建物质科学大模型，致力于数据、工具、机理融合，已构建第一性原理（QM）数据库，4000万分子构象数据库具备全球最大规模。团队开发出薛定谔方程AI求解模型，高精度近似求解薛定谔方程，拥有被称为小分子药物亲和力预测精度持平“世界最好的商用软件”薛定谔FEP+。另有AI驱动的多孔材料模型、计算物质科学通用模型。

【互动】

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中新网阿斯塔纳6月4日电 据哈萨克斯坦国家统计局当地时间3日公布的数据显示，2023年，哈萨克斯坦劳动者名义月平均工资为36.4295万坚戈(约合人民币5895.7元)，较2022年增长17.6%，考虑通货膨胀因素，实际增长2.7%。工资中位数为25.1356万坚戈(约合人民币4067.9元)。

【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jrs直播免费观看|篮球nba直播|足球五大联赛直播|体育直播录像免费在线看，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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