受访专家指出，装修公司此类行为实际上是以表面上的低价诱导消费者签订“在先合同”，进而在施工过程中通过多种方式收取额外费用，可以看作“恶意增项”。相关部门须积极制定法律法规进行规范，完善装饰装修的国家强制标准，还应加强对装修行业的监督检查，如成立监理机构，对装修过程进行全程监督等，确保从业者遵守相关法律法规和行业标准。
根据肖女士展示的合同，记者发现仅墙面部分就包括“墙面铲皮”“墙面处理”“墙面打磨”“墙面刷漆”等多个项目。肖女士说自己并不了解每个步骤具体包括哪些工艺、如何施工，“就拿‘墙面处理’来说，外行人根本看不出这一项具体要做什么，也不知道‘贴网子’能不能算墙面处理。如果我知道装修流程、装修工艺，那还找装修公司做什么？”
上海诚康律师事务所主任张大成认为，出现施工方过失导致的损失问题，首先需要根据装修合同来确定损失如何承担。合同有约定的情况下，根据约定解决；没有约定，再根据相关法律规定来解决。如果是所谓的“一口价”合同，则装修公司有义务在合同中约定无需消费者额外承担任何费用，施工方造成的一切损失都应当自行承担。如果合同没有约定或约定不明确的，消费者则有权按照民法典第八百零一条的规定，直接要求导致工程质量不合格的施工人承担违约责任。
比如民法典第七百八十一条规定，承揽人交付的工作成果不符合质量要求的，定作人可以合理选择请求承揽人承担修理、重作、减少报酬、赔偿损失等违约责任；第八百零一条规定，因施工人的原因致使建设工程质量不符合约定的万博全站端app，发包人有权请求施工人在合理期限内无偿修理或者返工、改建。经过修理或者返工、改建后，造成逾期交付的，施工人应当承担违约责任。
在北京普华律师事务所律师刘爱君看来，目前对装修过程中产生的此类纠纷进行维权确实存在一定难度，或者说维权成本较高。虽然有部分业主会通过诉讼来解决问题，但这种途径对于业主来说，一则成本高，二则耗时长。巨大的时间成本是业主通过诉讼维权的一大阻碍，因为大部分业主都希望装修工程能够如期完工，尽快入住，考虑到诉讼后对方可能会停工等情况，大部分业主不会选择这一解决方式。
“遇到此类问题，消费者可以要求装修公司前往施工现场进行磋商，对增项的合理性、必要性进行充分解释，若装修公司不配合前往，消费者也应自行保留好现场施工情况的相关证据，向当地的市场监管部门或消费者协会反映，促使双方就争议事项达成和解。若通过以上方式无法解决，则可依据合同约定以向有管辖权的人民法院提起诉讼的方式解决争议，维护自身合法权利。”李慧文说。
李慧文建议，消费者应在装修合同中明确约定装修价款的具体计价方式，对装修过程中产生或可能出现的增减项目等方面进行约定，也可约定好工程总价款的增减幅度，确保遇到纠纷时有合同条款可依。装修过程中，对装修公司擅自增加的施工工序或内容不认可的，应当向装修公司明确表达拒绝万博全站端app，并留存相关证据。产生纠纷后，消费者也应当积极主张权利，不要放任损失扩大万博全站端app，及时清理并回收房屋。
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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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