除了名将马龙退赛，国乒阵中参加巴黎奥运会的选手均在本站比赛亮相。其中樊振东、王楚钦均进入男单四强，孙颖莎、王曼昱、陈梦、王艺迪则包揽女单四强，仅有持P卡参赛的梁靖崑因伤病在身不敌巴西名将雨果·卡尔德拉诺未能进入半决赛。虽然梁靖崑未能跻身四强，但他在前两轮淘汰了法国队两位主力男单西蒙·高茨、艾利克斯·勒布伦，其表现同样可圈可点。
作为国乒在奥运会上的主要竞争对手之一，日本队本次也派出了全主力阵容出战。在两队球员遭遇时，国乒选手往往能在比赛中占据统治性优势。孙颖莎在1/4决赛零封早田希娜，保持了双方交手以来的15连胜；陈梦3:1击败新星张本美和，实现对后者的4连胜；王曼昱一人先后零封两位日本选手伊藤美诚和平野美宇。男队方面，樊振东压制住了张本智和将其挡在4强门外。
除了队伍整体发挥出色，纵观整场比赛，国乒主力均状态在线，面对挑战时的临场调整能力出众。以樊振东为例，尽管他在2024年状态有所起伏，但本站比赛他连克巴西高手雨果·卡尔德拉诺和日本主力张本智和，并在最终决赛力克队友王楚钦摘得赛季首冠，状态明显回升。上届女单奥运冠军陈梦也坦言通过比赛发现了问题，为更好备战奥运提供了启发。
17岁的松岛辉空是2024年全日锦标赛青年组男单冠军，客场作战的他发挥出色将王楚钦逼进决胜局。王楚钦承认，松岛辉空年龄小打法先进，是整体实力很强的对手。陈梦同汉娜·高达的比赛同样是决胜局决出胜负。作为非洲锦标赛历史上最年轻的女单冠军，汉娜·高达正手质量高、冲劲十足，决胜局逼迫陈梦在落后情况下叫出暂停，展现了出色潜力。放眼巴黎，国乒当警惕相对陌生的年轻选手带来的冲击。
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3、玩家可以在这里自由的养成自己手办，随他们精心的装扮，摆出自己独特的造型。
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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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