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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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近日，《香港赛马会呈献系列︰圆明园──清代皇家园居文化》展在香港故宫文化博物馆举行。其中一件模型展品——万方安和殿烫样——颇受关注。万方安和殿烫样是圆明园在建筑营造之初负责皇家建筑营造的机构样式房，上呈设计图样御览，依图样比例，以纸张、秫秸和木头等材料，特质小型烙铁熨烫成的建筑模型。该烫样所代表的圆明园万方安和轩在战争中被毁，现在的万方安和殿烫样出自建筑世家样式雷之手，是如今能够直观再现万方安和轩(殿)的唯一遗存。

【互动】

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中新网北京6月3日电 (记者 应妮)荔枝有“一本万利”“大利”之意，“柿子”代表“事事如意”，葫芦寓意“福禄”，柏树、柿子和如意在一起便有“百事如意”之寓……三联书店出版社日前推出的《应物而祥——明清花鸟画的另类视野》择取了明清及近代40余位画家所绘祥瑞题材的花鸟画，以另类视角来解读不一样的明清花鸟绘画史。

在现存清代绘画中，明显具有“岁朝图”模式的花鸟画已不可胜数，但在这些花鸟画中，出现“柿”的作品却是可以统计的。据朱万章研究统计，海内外所藏绘画中带“柿”之“岁朝图”大概有三十一件，绘制者从宫廷画家到民间画师，从文人画家到职业画家，不一而足中甲联赛免费观看|篮球nba直播|足球五大联赛直播|体育直播录像免费在线看，包括陈书、蒋廷锡、邹一桂、金廷标、乾隆、吴文徵、吴昌硕等共二十四人。

在传统文化语境中，花鸟被赋予不同的吉祥寓意。作者在书中不仅探讨画作的艺术和鉴藏价值，也梳理了祥瑞题材绘画的审美与民俗等影响因素。同时，该书中的图片来自故宫博物院、中国国家博物馆、首都博物馆、上海博物馆、天津博物馆、广东省博物馆、台北故宫博物院、美国旧金山亚洲艺术博物馆、美国弗利尔美术馆等几十家博物馆，有的图片为首次发表。(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。

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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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