尽管端午假期出游时间长度不及“五一”，消费者依然青睐跨境旅行。飞猪平台上南宫ng体育，今年端午假期海外邮轮、租车、包车旅游商品预订量均较去年假期翻倍增长。日本、泰国、中国香港、马来西亚、韩国、新加坡、美国、法国、中国澳门、澳大利亚等是今年端午假期出境热门目的地。出境自由行预订量占比延续“五一”黄金周态势，继续保持在80%以上。
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1、是一款非常好玩的卡通回合制的冒险游戏，宠物养成策略放置型的手游。你可以选择你自己喜欢的职业，自已收集宠物，每个人物的技能都会有所不同，秒变大佬，换上你喜欢的服装去战斗吧!
2、简单的操作方式和爽快的正反馈，酣畅淋漓的冒险就该是这样。
3、是一款充满泡泡的世界，在这里有着各种精彩，每一种泡泡破裂的时候都将让玩家的心情变得如此的美好，远离了各种悲伤，游戏还有非常多的游戏关卡，快来这里探索更多惊喜！下载线游玩起来吧！
4、是一款经典的国产仙侠题材手游，该作有非常多的爱恨情仇，十分有趣的剧情等待你去体验。在游戏中你能体验到与伙伴并肩作战的激情，也能感受很多无奈。游戏内置语音系统，方便玩家进行团队副本的战斗。如果喜欢这款游戏的玩家不要在犹豫了快来下载吧。
5、是一款休闲小游戏，这款游戏中，你将进入一个动物进化的时代。恐龙，大象。在自己的星球上，感受进化的奇妙之处，喜欢这款游戏的朋友们，快来下载体验吧!动物的养成游戏~
1、玩家可以尽力合作，也可以互相使绊子，但只需要完成最后的销量即可。
2、游戏中有非常多的场景，玩家可以自由的在各个不同的场景中探索战斗。
3、游戏的自由度非常高，玩家可以在游戏中自由的探索和冒险，获得更多的乐趣。
4、玩家需要控制自己的手下的参加各种战斗。
5、玩家在这里自由的开展属于自己的冒险和挑战中去。
1、是一款休闲益智的游戏，这款游戏玩法简单，易上手。是一款老人小孩都可以玩的一款小游戏，这个恋爱的线就由你来牵了。玩家需要画线，让小球撞在一起，发挥你的想象力吧!来下载体验吧~
2、是一款非常趣味的休闲题材手游，游戏趣味的模拟玩法让人眼前一亮，你在这里将化身为一个木工，通过不断的挑战和打磨，让家具变得更加的好看，体验起来非常的出色。如果喜欢这款游戏的玩家不要在犹豫了快来下载吧。
3、是一款非常经典的游戏，游戏有着非常精美的画风，在游戏里玩家可以按照自己的想法来打造一个又一个靓丽的角色形象，当捏脸完成之后要选择自己的门派了，欢迎玩家前来下载体验。
4、玩家自由的选择自己挑战关卡的难度，不断的挑战自己。
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1、可以根据战斗成本获得稀有原料和史上最强武器装备，但群体挑战的频率相对有限。
2、唯美的动画漫画风格，带你走进唯美的二次元的世界。
3、各种丰富内容的关卡制度，和丰厚的闯关奖励。
4、操作流畅，可以快速轻松瞄准敌人，自己设置射击，打败敌人。
5、游戏中含有单人剧情和多人对战模式，玩家喜欢哪一个可以自由挑选。
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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的并行设计方案南宫ng体育，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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