为纪念中国、哈萨克斯坦和吉尔吉斯斯坦联合申报的“丝绸之路：长安—天山廊道的路网”被列入世界文化遗产名录十周年，陕历博秦汉馆推出“从长安出发：丝路申遗成功十周年主题展”。展览以中国、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦三国33处遗产点为核心，在阐释遗产价值的基础上，集中展示申遗成功十年间的研究新成果和保护新面貌。展览中展出中国和哈萨克斯坦等地博物馆和考古基地收藏的文物330余件，让观众领略丝绸之路多元文化的异彩纷呈。
“‘天下同一——秦汉文明主题展’是我30多年策展生涯中一次突破性的尝试。”彭文说，“为了区别于陕历博本馆展览，展出的730余件文物中，战国神兽金饰、战国杜虎符等广为人知的‘明星文物’仅占一小部分，绝大部分文物，比如春秋时期的漆猪、西汉灞桥纸、东汉绿釉陶孔雀灯等，是策展团队在陕历博的库房中精心挑选出的珍品。”
西安灞桥区出土的残纸片由大麻纤维制作而成，掺杂有少量苎麻，质地比较粗糙。根据与灞桥纸同时出土的文物判断，它的年代不晚于公元前118年。虽然灞桥纸是用来包裹铜镜的包装纸，并非用于书写，但却为可书写纸张的产生奠定了基础。200多年后星空平台 官网 优选推荐平台，东汉宦官蔡伦总结前人的造纸经验，革新造纸工艺，制造出更细腻的植物纤维纸，极大地推动了文化的传承和发展。
“城与陵”展厅里，坡道曲折，圆台高起，通过巧妙设计展现出秦汉宫城陵阙的布局。拐角处名为“太仓”的艺术装置，将釉陶仓、华仓瓦当、农具等文物与影像素材整合，讲述“粮食稳，天下安”这一千古不变的话题；考古发现的宠物狗墓葬，周围有许多陶俑玩具陪葬星空平台 官网 优选推荐平台，让参观者感受到埋藏于地下的温情；沉浸式展示空间里，西汉壁画“活”了起来，朱雀掠天，玉兔走地，二十八星宿闪耀；专为儿童设计的低展台上陈列着体形小巧的动物陶俑，吸引孩子们细细观看……
“技与美”展览分为五色中华、锋毫辉映、舞影曲落、炉中余香4个板块。“五色中华”展区，多彩的文物反映了秦汉时期的五色系统星空平台 官网 优选推荐平台，俄尔灯暗，四壁上映出“五色演绎”动画，绚烂夺目。“锋毫辉映”展区陈列着木简、印章、封泥等文物，展现秦汉书法艺术之美。在“舞影曲落”展区，汉代乐舞俑与现代舞者影像相映，展开一场跨越时空的交流。走进“炉中余香”展区，精美的汉代熏炉映入眼帘，幽幽香气沁人心脾，展柜底座下放置着秘制香料，让人体味“重帘不卷留香久”的意韵。
“文物与科技”系列课程将文物中蕴含的古人智慧与博物馆教育理念相结合，从“古学今用”的视角探寻天文、中医、环保、算术等古代科技的传承与发展。“造纸术虚拟仿真课程”利用虚拟仿真技术模拟传统造纸工艺，让参与者身临其境地感受古法造纸星空平台 官网 优选推荐平台，孩子们纷纷表示“虚拟仿真造纸术”特别好玩。现场展示的“流动博物馆数字化课程”以“周秦汉唐”为主题，遴选45件(组)馆藏精品文物，运用5G、VR、虚拟数字人、视频云播等技术，通过讲解导览、交互展示、文物动画、游戏互动和数字观展等形式，打造“流动博物馆+云课堂”全新教育模式。
“千年秦汉·博物古今”博物馆之夜给人们带来难忘的美好体验。陕历博秦汉馆在灯光映照下流光溢彩，数字幻柜里星空平台 官网 优选推荐平台，一件件文物“动”起来，风采迷人。不远处的大秦文明园中轴线上，“大秦水舞”光影秀气势磅礴，秦鼓汉乐激扬雄壮。“太史公”司马迁踏歌而来，瓦当点亮，时空之门缓缓开启，“秦人的步伐”大型雕塑群在夜色中肃立，众多历史人物纷纷现身，秦汉市井的繁华场景重现眼前。
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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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