四川省纪委监委介绍，2009年，沈雷大学专科毕业后，在雅安市一家房地产公司从事行政工作。“我主要负责到住建部门跑手续，感觉他们有实权、吃得开，就特别羡慕，也想有朝一日能够到政府部门工作，想当官。” 由于自身学历限制，沈雷多次参加公招考试，但都未能如愿。“之前报考的很多岗位，报考人数都很多，我的笔试成绩不行，考了几次都以失败告终。”眼看正途走不通，沈雷就动起了“歪脑筋”。
2013年，雅安市宝兴县公开考核招聘综合类事业单位紧缺专业技术人员，需符合学历学位等要求，且不要求进行笔试。沈雷见有机可乘，竟胆大妄为伪造土木工程专业的全日制本科毕业证书、工学学士学位证书，通过人才引进，终于成功“上岸”，被分配至宝兴县建筑工程质量安全监督站工作。“仿佛做梦一样，没想到弄个学历，就能进入体制内工作。”入职后，沈雷一方面为自己的“小聪明”沾沾自喜，另一方面也担心学历造假被人识破，便处心积虑加以掩盖。
四川省纪委监委介绍，入职不到一个月，沈雷便开始肆无忌惮地收受“红包”。一次项目验收结束后，施工方交给沈雷一个信封，告诉他这是“加班费”，沈雷坦然接受。“打开信封，看到有500元现金，心里很高兴，觉得这个工作没白干。他所在的工程质量安全监督站有一项重要工作，就是对项目安全文明施工进行监管、评分，分数越高kok在线登录入口，企业获得的安全文明施工费就越高。为此kok在线登录入口，一些项目施工方找到沈雷，希望在安全文明施工上获取高分，并许诺事成之后给他“感谢费”。面对商人老板的请托，沈雷来者不拒，通过放宽检查尺度、提高分值等方式，帮助他们顺利获得高分。更有甚者，在收取商人任某6万元“感谢费”后，沈雷直接将数张盖有鲜章的空白评分表交给任某，让其自行打分。
四川省纪委监委还介绍，因手握项目实施、验收的话语权，越来越多的工程老板向沈雷“示好”kok在线登录入口，常常邀请他吃饭、唱歌。作为商人老板的“座上宾”，沈雷内心极度满足。没有人宴请的周末，沈雷便自己买单，邀上三五好友一起喝酒唱歌。他认为自己岗位重要，在朋友中很有面子，便沾沾自喜，像商人老板那样招呼客人，每晚花销数千元都是常事，收来的红包就这样被肆意挥霍。
kok在线登录入口是一款文字放置类的游戏，修真世界的正道和魔宗之间的战斗，持续数百年，且经历了很久还需要继续持续下去，修真世界是有着古装武侠的具体玩法和相关战斗剧情介绍，带来修仙和放置的快乐！
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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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