据悉，《ESG指南6.0》严格参照沪深北三大交易所《上市公司可持续发展报告指引》原文及其结构顺序，设置四级指标，包含环境(E)、社会(S)、治理(G)和“前言”(P)、“后记”(A)等5项一级指标，9项二级指标，26项三级指标，165项四级指标，提供详细的指标解释，并辅以最新的企业案例，旨在打造一本既具有国际视野又符合本土国情的专业工具，协助监管机构完善相关配套基础设施，辅导中国企业编制符合监管要求的高质量可持续发展报告。
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1、帮助货车装载所有货物，完成各类货物的运输任务，赚取更多的金币。
2、玩家操控着自己的英雄角色不断地战斗。
3、各种专业的课程等着学生们来体验，感受浓浓的武侠功夫。
4、多种强大通灵兽任意召唤，友好新手体验。
5、不管大人还是学生，都可以在这款游戏上感到游戏的乐趣，还可以赚钱。
1、玩家需要在有限的时间内，找到正确的道路，将妹妹安全的营救出来。
2、特色交感译码玩法，探员共享等级，减轻养成成本，对自己的肝好一点。
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1、玩家需要不断地挑战各种不同的场景的主线剧情。
2、简单有趣的消除挑战，可爱的小猪们会给予你帮助的。
3、带你感受到各种不一样的挖矿经验，还有轻松好玩的挖矿玩法。
4、热带地区多变的季节气候想必你有所耳闻，在这里很快你就会深有体会。
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1、玩家需要在这里不断地参加各种大型的比赛。
2、这是一款很是好玩的悬疑解谜游戏，这里画面有点吓人，看起来有点吓人，还有更多的玩法模式等着你，你要做的就是进行解谜，还有更多的道具可以使用，快速的帮助玩家来解谜，很多的角色形象可以解锁出来，看起来很是精美，可以自由的在这里获得能量，玩家可以在鬼魅新娘中开启属于自己的非凡之旅。
3、内容精彩，丰富无比的游戏环节挑战，每一次的内容都不一样。
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5、沉浸式的游戏体验，让玩家能很好的投入游戏中感受游戏丰富精彩的故事剧情。
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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db旗舰店，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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