新京报讯（记者张静姝）近日，浙江省杭州市公安局临平区分局乔司派出所接到线索，辖区余先生疑似遭遇诈骗，反诈专员立即上门，发现余先生为了挽留分手的女朋友，被网上的“情感导师”以挽回感情、解决危机为由骗取钱财共计4000余元。目前，案件正在侦办中。新京报记者了解到，今年4月下旬，余先生失恋了，心里一直放不下前女友，想要挽回这段感情，但每次找前女友复合都不欢而散。一个偶然的机会，他在网上看到一家心理咨询机构打出的广告：“遇到情感问题，一对一专业指导，让爱情不留遗憾！”余先生在网上看到的广告。 图源：杭州公安广告语让余先生十分心动，随后，他通过咨询客服添加了一位名为“诗凡”的“情感导师”的微信。这位“导师”声称擅长处理情感问题亚博与万博的关系，经过一对一指导，余先生一定能挽回前女友。余先生像是抓住了“救命稻草”，同意接受服务后，“情感导师”告知余先生需要缴纳698元的会员费用亚博与万博的关系，余先生立即答应了。服务期间，“情感导师”像知心朋友一样安抚着余先生的情绪，为他出谋划策。只是，几天下来，前女友并没有回心转意。为了尽快复合，余先生在“导师”的引导下再次花了1000元升级“情感加速”服务，但前女友对余先生的态度依旧决绝，余先生有些失望，对“情感导师”产生怀疑，打起了退堂鼓。“导师”立即指责他的行为：“遇到问题只会抱怨，不去努力配合执行，你觉得你的担当呢？你的责任呢？”余先生在“导师”的劝说下又花了2980元升级服务，这次的“专家情感导师”做出承诺：“21天解决情感危机。”随后，“专家情感导师”准备虚拟第三方身份，添加余先生前女友的微信，帮助他们重归于好。然而十多天过去后，“专家情感导师”也没加上前女友的微信亚博与万博的关系，对方回复余先生的频率也越来越低，最后将余先生拉黑。余先生这才意识到自己被骗亚博与万博的关系，于是报警。目前，案件正在侦办中。编辑 彭冲 校对 贾宁
6月2日，新疆塔城地区裕民县举行首届巴什拜羊烹饪大赛，32位专业厨师、民间厨艺达人以巴什拜羊为主要食材，进行厨艺比拼，吸引众多食客慕名而来。本次烹饪大赛旨在促进乡村旅游产业与地方特色餐饮产业有机融合亚博与万博的关系，进一步推动乡村旅游、助力乡村振兴。新华社记者 丁磊 摄
消费品以旧换新政策带动重点零售品增势向好。商务部数据显示，前四个月，全国报废汽车回收量167.6万辆，同比增长11.3%，参加汽车报废更新的消费者中，报废旧车并购买新能源汽车的占比约55%。四月份当月，新能源汽车销量同比增长33.5%。部分电商平台家电以旧换新销售额同比增长49.3%，全国废旧家电回收量同比增长13%。品质化、绿色健康商品消费需求持续释放。
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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亚博与万博的关系，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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发布日期: 2025-06-07
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