近日，在中宣部召开2024文化强国建设高峰论坛期间，“2024·全国文化企业30强”名单发布，文化企业“第一梯队”精彩亮相。这些企业在2023年度的合计主营业务收入为5026亿元，合计净利润为445亿元，同比增长209%，盈利能力显著增强。另外，今年还首次评选出了“2024·全国成长性文化企业30强”。上榜的文化企业涵盖出版、影视、文旅、新媒体等领域。那么，从这两份榜单上，可以看出文化领域哪些新业态、新模式的快速发展，可以感知到中国文化产业发展的哪些趋势呢？
6月1日晚，在宁波方特东方神画主题乐园内，1000架无人机点亮夜空，为现场游客带来一场惊奇的视觉盛宴。无人机表演团队来自上榜“2024·全国文化企业30强”的华强方特文化科技集团股份有限公司。飞行团队平时的表演内容，除了大家熟知的卡通动漫形象，还有经过反复筛选的诸如龙、凤等中华传统文化标识的图案，包括古城、古塔、历史文化建筑等极具属地文化特色的元素。
根植主业，守正创新。作为“2024·全国文化企业30强”之一的中国出版集团，依托内容优势，持续开拓融合发展新路径。去年以来，“中华经典古籍库”上线资源8100余种，累计约25亿字；集团打造的“电子书+有声书”数字内容精品，同比增长20%和40%；制作推广的一批“100万+”的爆款视频，实现近4000万元的广告收入；“穿越时空系列”等“中国故事IP”项目进入全面商业运营阶段，签署了千万级的合作合同。这些数字化的融合传播，成为集团新的增长点。
一部名为《秦时明月》的动画吸引了海内外过亿的受众。作品依托传统文化，历史背景从秦灭六国之战、建立中国历史上首个统一的封建王朝开始，横跨30年，讲述了一位叫荆天明的少年成长的故事。而这部原创动画的创作方杭州玄机科技股份有限公司，因创新能力强、发展潜力较大，入选“2024·全国成长性文化企业30强”榜单。
翻看本届榜单，这些企业用一件件文艺精品满足了人民群众日益增长的精神文化需求，获得了口碑和市场的双丰收，实现了社会效益和经济效益有机统一。讲好中国故事、促进中华优秀传统文化的创造性转化和创新性发展，不断推动中华文化走出去，这是文化企业基本的责任担当。同时作为市场主体，文化企业也需要不断创新产品和模式，增强自己的市场竞争力和盈利能力。期待有更多的文化企业，能创造出更多叫好又叫座的优秀文化产品，守正创新，启智润心。
跨越施工是电网建设中一项很重要且有一定难度的工作博亚app最新官方入口评价，为保障被跨越物在施工时不受损害，需要先搭建跨越架封网防护，有时还需封闭道路。传统跨越架和塔上封网工期长、占地大、受地形高度等限制导致灵活性较差，而移动式伞形跨越架收放自如、搭设便捷、移动快速。它通过动力系统展开伞状骨架结构，利用绳索与伞状骨架结构形成跨越架封网平台，安装于吊车吊臂上，送至被跨越物上方，实现快速无接触覆盖保护，达到完全不停电跨越和不完全封路施工效果，为跨越架线施工提供可靠、高效安全保障。
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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扩展而来博亚app最新官方入口评价，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博亚app最新官方入口评价，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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