利用历史文化资源，增强“四个自信”。岳麓书院是中国文化史上孕育思想、创新学术的重要基地，我们把课堂移到岳麓书院，结合中华优秀传统文化中重民本、讲仁爱、尚和合、求大同等人文精神，现场感悟中华优秀传统文化的魅力和张力，利用湖湘文化上好思政课，把岳麓书院办成一个“活”的书院。在这里，我们带领学生一同学习《岳麓书院记》，在对“盖欲成就人才，以传道而济斯民也”的热烈讨论中，共同感受那份关怀国家、心系人民、兼济天下的社会责任感。
走向田间地头，明确时代新人的使命担当。每年暑假，思政课教师都会带领学生开展暑期社会实践，将思政课搬到田间地头。我们的学生来到十八洞村，由农民伯伯做助教，聘请当地脱贫致富的农民现身说法，现场宣讲乡村振兴给当地带来的巨变。另外，我们还成立了以博士生为主体的红色宣讲组织——湖南大学博士理论宣讲团，通过移动宣讲与网络直播，吸引了大批粉丝。
随着活动的开展，我们立足新时代对教育的新要求，以“大思政”的视野，将“徒步百里祭英烈”活动课程化，各学科结合自身特点参与其中，让思政教育“有意义”更“有意思”，有激情也增实效。学校还和固原市博物馆、六盘山红军长征纪念馆建立合作机制，打造“场馆里的思政课”，形成了学校小课堂和社会大课堂协同育人的格局。
“一人行速，众人行远”。记得徒步经过村庄kb体育登录APP，总有热心的老乡守在路边递来热水，稚嫩的孩童拿出心爱的食物和我们分享；走过城市街道，一条条充满激情的横幅和标语，夹道欢迎的人群，都在鼓励着青年学子。29年来kb体育登录APP，“徒步百里祭英烈”活动已经由最初的固原两所学校辐射带动全区多所学校，思政育人的内涵和影响力不断延伸。
我们曾组织学生到三明市进行社会实践，我对此印象深刻。同学们漫步在整洁的村道上，吹着金溪河畔的微风，欣赏翠绿山景，实地了解常口村如何端起“绿饭碗”吃上“生态饭”，实现华丽蝶变；在沙县区夏茂镇俞邦村，同学们与当地村民交流，了解沙县小吃成为富民特色产业的故事……在思政课“第一现场”进行理论学习，同学们的学习方式从被动听讲变为主动思考观察，课堂教学效率得到了明显提高。
用短视频“说话”，学生们听得进耳、入得了心，“交互”更容易、更有效率。日常用户35000余人，每日10余万次数据交互，刷短视频成为用户的日常习惯——这是我们自主开发的智慧党建与思政平台；总用户数万人，每日发短视频量至少3个，短视频“外宣转化率”达50%以上，“爆品率”全国领先——这是杭电官方视频号的“成绩单”。
大学生思政工作kb体育登录APP，如何讲述是关键。范江涛老师是浙江省第三届“‘思政星课堂’我最喜爱的思政教师”，他的课堂有脱口秀的范儿，各种短视频也是他讲好中国故事的重要手段。我校马克思主义学院规定，全校思政课实践作业，短视频可作首选。我眼中的大国重器、我心中的民族脊梁、我身边的正能量热点，都是同学们争相创作的好选题。
创作有理念，道理要讲透。青年学生喜欢的正能量的内容，一定要及时、大批量地供给。以短视频为媒和青年对话、走进青年内心，要有青年视角，与青年零距离。我们以大量爆款短视频传播经验为基础，提炼总结出以“讲清楚、讲明白、讲得让人感兴趣”为核心理念的思政工作叙事表达系统，让短视频作品“既有意义，又有意思，又有流量”。“人人会叙事，道理讲得透”，正助力学校迈入“三全育人”新征程。
东阿县沿黄河57公里，有着丰富的育人资源。作为学校党支部副书记和一线思政课教师，我一直在思考如何用好黄河这本思政课“活”教材。自2020年起，借助学校教改的东风，我团结带领各学科组教师发展和培养“黄河小卫士”146名。这些年来，我们组织党员教师、思政教师、“黄河小卫士”们等来到黄河岸边，宣读《争做黄河小卫士》倡议书、合唱《黄河大合唱》。博大精深的黄河文化，深深滋养了孩子们的心灵。
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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-MoEkb体育登录APP，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kb体育登录APP，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。
成都新易盛通信技术股份有限公司关于回购注销部分限制性股票的公告
发布日期: 2024-09-20
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