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软件特色

【视频】

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欺人亦是自欺，此又是自欺之甚者。造假到底是一种“贫乏的精明”，可以得逞于一时，却不能欺人于永久。沈雷初心不正、目的不纯，伪造假学历，轻信假承诺，沉迷假崇拜，可谓一假到底，看似得来不费功夫，实则将自己推向深渊。沈雷严重违反中央八项规定精神，多次收受管理服务对象红包、消费卡、礼金，接受管理服务对象安排的娱乐活动和宴请；不如实报备个人学历有关情况并伪造档案资料；利用职务上的便利为管理服务对象“开绿灯”，并收受财物，数额巨大。其行为严重违反党的纪律和国家法律法规，构成职务违法并涉嫌受贿犯罪，且在党的十八大后不收敛、不收手，性质恶劣，情节严重，应予严肃处理。依据《中国共产党纪律处分条例》《中华人民共和国监察法》《中华人民共和国公职人员政务处分法》等有关规定，沈雷受到开除党籍、开除公职处分；根据《中华人民共和国刑法》相关规定，沈雷的行为应当认定构成受贿罪。

【多元】

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(一)建立健全信用法规制度。加快推动出台《社会信用建设法》。推动省级信用立法全覆盖。定期更新全国公共信用信息基础目录和失信惩戒措施基础清单。推动已有设立依据的领域出台严重失信主体名单管理办法，强化名单信息共享，提高名单的权威性和威慑力。规范信用信息查询使用的权限和程序，依法保护信用主体合法权益。

(四)优化信用信息平台功能。强化全国信用信息共享平台信用信息归集共享“总枢纽”功能，形成覆盖全部信用主体、所有信用信息类别、全国所有区域的信用信息网络。加快全国信用信息共享平台三期建设，进一步优化信用数据治理和数据管理体系，全面提升信用信息质量，形成高质量信用数据资源库。持续升级“信用中国”网站功能，发挥集中公示各类信用信息的“主渠道”作用，提升信用报告查询使用体验。

(七)加强信息安全保障。树牢信息安全的责任意识和底线意识，明确信息共享安全责任边界。做好网络安全等级保护备案及定期测评工作。全面加强数据安全保护工作，健全网络和数据安全保护体系，提升纵深防护与综合防御能力。加强数据要素可信流通安全保障，加强对违法违规收集、篡改及泄露公共信用信息行为的监控，加强个人隐私、商业秘密的保护。

(八)着力提升信用信息共享质效。围绕企业登记、司法、税务、海关、金融、知识产权等重要领域，健全落地数据共享机制，建立标准统一、权威准确的信用记录。完善加强信用信息共享应用促进中小微企业融资工作协调机制，确保高效高质完成信用信息归集共享清单任务，适时对清单进行更新，拓展归集共享范围。加强数据质量协同治理，开展信用信息共享质效评估。

【互动】

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新京报讯（记者张静姝）按照“捍卫·2024春夏平安行动”整体工作部署，北京市公安局通州分局持续强化出租房屋管理，净化辖区治安环境。工作中，社区民警走进辖区，对出租房、自建房、出租大院等重点区域开展检查的同时，广泛发动群众提供出租房屋治安问题线索。新京报记者了解到，近日，通州警方根据群众举报线索查处多起违法出租行为，及时发现并消除了相关安全隐患。5月30日，马驹桥派出所接到群众举报，在马驹桥镇三街村有人疑似非法经营日租房。经民警实地核查，发现程某违反规定出租短租住房，公安机关依法对程某进行罚款。同时，公安机关对提供有效线索的群众予以现金奖励。《北京市住房租赁条例》第二十四条规定，本市对按日或者按小时收费的短租住房实行区域差异化管理。首都功能核心区内禁止出租短租住房。其他城镇地区出租短租住房的，应当符合本市相关管理规范和本小区管理规约，无管理规约或者管理规约无相关约定的，应当取得本栋楼内或者同一平房院落内其他业主的一致同意。出租人应当与房屋所在地的公安派出所签订治安责任保证书。短租住房的出租人应当在住宿人员入住前当面核对住宿人员身份信息，即时通过规定的信息系统申报登记信息。《北京市住房租赁条例》第六十五条规定，违反本条例第二十四条第二款规定出租短租住房的，由公安机关责令停止出租，对个人可处二千元以上一万元以下罚款，对单位可处二万元以上十万元以下罚款；逾期不改的，对个人处一万元以上五万元以下罚款，对单位处十万元以上五十万元以下罚款。5月29日，次渠派出所接到群众举报线索。随后，社区民警在台湖镇定海园小区发现房屋出租人佟某未按规定登记承租人信息，公安机关依法给予佟某罚款处罚。同时，公安机关对提供有效线索的群众予以现金奖励。《中华人民共和国治安管理处罚法》第五十七条第一款规定，房屋出租人将房屋出租给无身份证件的人居住的，或者不按规定登记承租人姓名、身份证件种类和号码的，处二百元以上五百元以下罚款。通州警方提示nba未来体育|篮球nba直播|足球五大联赛直播|体育直播录像免费在线看，广大出租房主、中介机构等责任主体，应合法出租、认真履责，积极配合政府部门做好出租房屋服务管理工作；广大群众对生活中发现的违法违规出租、不按规定登记承租人信息等情形，可以向属地派出所或社区民警举报。编辑 彭冲 校对 李立军

【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。

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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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