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软件特色

【视频】

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理线、穿针、落针，手指翻飞间，一幅美丽的彝族刺绣逐渐成形。前不久，在第二届全国乡村振兴职业技能大赛乡村工匠技能技艺展示交流区，彝族服饰省级代表性传承人丁兰英现场制作彝族刺绣，令观众大开眼界。丁兰英8岁开始学刺绣，2014年返乡成立刺绣加工厂，带动当地群众实现居家就业、就近就业。在乡村全面振兴主战场，越来越多农民端起“技能碗”，吃上“手艺饭”。

农业农村技能人才的使用主体是农业企业、农民合作社等，需要从实际需求出发，搞好有针对性的职业教育。在广西，广西农业职业技术大学通过学徒制、订单班等方式，面向企业培养急需的技工；在云南，当地推动乡村工匠与知名院校合作，探索建立校地合作机制，共育乡村人才。这些有益探索启示我们，应以涉农职业院校为基础、农业企业为主体、有条件的农民合作社为补充，加快构建起适合本地区的高技能农业农村人才培养体系。

培养农业农村高技能人才，既要瞄准需求，更需要找到载体。比如，一些地区结合产业特色组织开展职业技能比赛，有效带动了紧缺技能人才培养。再比如，农村非遗、传统工艺、特色技艺等领域能工巧匠，是重要的技能人才。有的地方通过支持设立技能工作室、对接引入龙头企业等方式，挖掘培养了一批高水平的乡村手工业者、传统艺人，促进了技艺传承，也带动相关产业做大做强。围绕优势传统产业、特色产业，搭平台、创机制、强抓手、建载体，高技能人才将会竞相涌现。

人才评价是人才发展的“指挥棒”。用好这一“指挥棒”，能引导更多人学习技能、提升技能、使用技能。河北顺平，近年来推行农民职称制度，在全县开展高素质农民职称评审。当地鲜桃种植能手齐金贵在拿到职称证书后，深有感触地说：“专业技术职称评审是对鲜桃种植技术的认可，同时，在评审过程中，也认识到了‘技’无止境，要想种出高品质的鲜桃，在种植管理上还需要不断提高。”加大新职业和职业标准开发力度，完善农业农村职业分类和标准体系，健全技能人才评价机制，方能更好使高技能人才队伍建设与乡村全面振兴需求相匹配。

【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”，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广东省住房和城乡建设服务监管与信用信息综合平台|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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中新网西宁6月3日电 (马红璐 梁奔奔 孙睿)记者3日从青海省气象科研所获悉，中国气象科学研究院和青海省气象科学研究所联合组成的综合科学考察队(以下简称“科考队”)日前赴青海玉树、西藏山南和阿里地区开展野外科学考察，圆满完成了围绕第二次青藏高原综合科学考察(以下简称“第二次青藏科考”)十大任务之一——“西风-季风协同作用及其影响”中的水环境子专题研究。

青藏高原湖泊、冰川受人类活动影响较小，且对环境变化非常敏感，被认为是区域及全球气候变化的指示器。通过近距离接触湖泊、冰川，科考队员更加深刻地认识到气候变化对青藏高原湖泊、冰川带来的显著影响，科考期间采集的实测数据对于分析理解青藏高原水文循环、湖泊水质演变和生态系统动态过程，预测未来湖泊、冰川的发展趋势和可能影响具有重要科学意义。(完)

【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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