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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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“总书记嘱托我们，这片大湿地很难得，一定要保护好。” 山东黄河三角洲国家级自然保护区高级工程师、生态监测中心副主任赵亚杰说，“鸟类作为湿地生态系统中的关键物种，是检验保护区生态环境的‘晴雨表’。如今，保护区的鸟类已由建区之初的187种，增加到373种，是全球鸟类重要的中转站、越冬地和繁殖地，被国内外专家誉为‘鸟类的国际机场’。”

【多元】

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据统计，广州政务服务“云窗口”已实现线下服务终端、线上网页端、移动端多渠道覆盖，市区镇(街)三级已布设“云坐席”3880个，集成了全国3.8万多个事项，上线两年来，已提供服务超6万人次。此外，在第二十二届中国优秀政务平台(数字政府)推荐及综合影响力评估总结大会上，广州市政务服务中心“云窗口”实践获评“2023年度中国政务服务大厅十佳创新案例”。

【互动】

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《通知》分为六个部分。(一)深化城市医院支援县级医院工作。各地结合三级医院对口帮扶县级医院、医疗人才“组团式”帮扶工作要求，充分利用好已有合作关系，按照“统筹布局、分区包片”的原则，组织省内城市三级医院支援县级医院，采取“一对一”为主，“一对多”为辅的形式进行支援帮扶，提高县级医院管理和服务能力、加快培养专业人才梯队、完善畅通双向转诊机制。

【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的并行痛点咪咕nba免费直播|篮球nba直播|足球五大联赛直播|体育直播录像免费在线看，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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