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软件特色

【视频】

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作为此次比赛承办方，合肥工业大学团队共获得一等奖三项，二等奖两项，并荣获“最佳院校组织奖”。获得大赛一等奖团队队长、合肥工业大学经济学院本科生李亿可表示，此次比赛进一步提升了青年大学生组织、策划、调查实施及数据处理与分析等专业能力。“在今后的学习工作中，我们将紧密围绕国家经济社会发展需求，深化调查研究能力，精准分析问题，提出切实可行的解决方案，为培育壮大新质生产力和经济社会高质量发展贡献智慧和力量。”(完)

【多元】

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中新网成都6月3日电 (尧欣雨)3日，成都市人民政府新闻办公室召开“到成都街头走一走·过龙情粽意端午节”2024年端午节活动新闻发布会。发布会上09看球|篮球nba直播|足球五大联赛直播|体育直播录像免费在线看，成都市文化广电旅游局机关党委书记郭德刚介绍，今年端午节期间，成都将策划推出“2+5+N+10”的全市端午节文旅活动，即2个主会场活动、5个端午主题特色民俗活动、N个城市配套活动、10条端午民俗主题精品旅游线路。

今年端午节，恰逢6月8日的2024文化和自然遗产日，也正逢高考和中考，是即将转入暑期黄金旅游季的重要节点。活动期间，成都将在全市营造可欣赏、可参与、可体验、可消费的端午文旅活动和消费场景。例如，成都市新津区南河将举行2024“天府端午龙舟会”暨第28届新津龙舟赛，再现传承千年的“龙舟竞渡”盛景；成都大邑稻乡渔歌将用最大蒸笼一次性蒸煮1万个粽子供游客品尝；成都京剧院将开展京剧《屈原》片段街头快闪等活动。

端午节期间，成都世园会主会场也将推出10大主题、共计24个项目、超过110场精彩活动，覆盖主会场的14个不同场景，其中包括端午寻香、世园十二月市、世园飞花令诗词擂台赛等6项共36场民俗特色活动。成都东部新区党工委委员、管委会副主任杨竞介绍，“值得一提的是，6月8日20点30分，我们将有2024架无人机以‘花花带你看花花’为主题进行飞行表演，点亮世园会的夜空。”

【互动】

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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。

【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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