人大代表社会事业发展观察点名录包括21个单位，由教育、医疗、文化三个方面组成，包括了教育单位10个，涵盖高等教育、职业教育、高中教育、义务教育；医疗单位7个，涵盖省市综合医院、专科医院、民营医院；文化单位4个，涵盖文博、出版、群众文艺团体等类型；代表构成上，有6位全国人大代表、15位江苏省人大代表，代表多为所在单位负责人。
大江·体育是一款休闲益智的小游戏。玩家需要在游戏中运用自己的聪明才智把这个可爱的鳄鱼疏通水源，让它可以开心的洗澡。这款游戏玩法简单，但趣味十足。感兴趣的朋友快来下载体验吧!
1、是一款休闲益智类的游戏，玩家在游戏中，需要消除糖果，把果冻覆盖在糖果上，在限定的步数内完成果冻覆盖全屏幕，你就可以通关成功了。全新的游戏玩法，快开动你的大脑去思考吧!
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4、简单好玩的操作玩法，经典有趣的闯关关卡。
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1、本游戏角色非常大，经典的塔防策略游戏，多种模式任你选择，挥之不去。
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1、是一款休闲的小游戏，与模拟经营相结合，在游戏中，玩家需要经营好自己的店铺，可爱的游戏人物，这么美好的剧情，还可能会有突发事件，游戏中有好多道具可以使用，快去打理你梦想中的店铺吧!
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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的并行痛点大江·体育，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显存大江·体育，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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