中国文学艺术界联合会副主席、书记处书记诸迪，中国驻法国大使馆公使陈力，法兰西学院艺术院通讯院士迪迪埃·贝奈姆(Didier Bernheim)，中国驻法国大使馆文化公参严振全，巴黎中国文化中心主任刘红革，中国美术家协会驻会副主席马锋辉，法国艺术家协会主席雷米·艾融(Remy Aron)以及法国文化、艺术等领域专业人士、法国观众、中外主流媒体等共60多人出席开幕式。
诸迪在致辞中表示，人文交流一直是中法关系中的亮点，两国都是文化大国，是东西方文明的杰出代表。中国美协与法国美术界长期保持着专业交流，近十余年来，中国美协利用中法建交等重大时间节点，在法国各地举办了一系列中国美术作品展览及相关活动，使当地观众近距离接触中国美术面貌，了解当代中国文化和社会变迁。本次在法展出作品大多出自农民画家群体之手，他们以真切的感受和真挚的感情描绘日常生活和美好家园，抒发对美好生活的向往和追求，凭借独具特色的艺术表现力，推动乡土绘画这种传统艺术的创新发展，让散发着浓郁乡土气息和独特艺术魅力的绘画作品向法国观众讲述着生动的中国故事。
刘红革在致辞中表示，此次“四季交响——来自中国的乡土绘画”展览带大家走进具有浓浓人间烟火味的多彩中国，描绘了一个带有地道中国情的生活图景，就是为了拉进彼此距离，让法国公众走进中国民间艺术，着力讲好中法友好故事，加深中法相互认知，促进民心相通，让公众感知到一个立体全面美好的中国社会生活和精神境界。随后，嘉宾们为展览开幕剪彩，并参观了展览。
本次展览作品选自历届由中国美协参与主办的“新生活·新风尚·新年画——我们的小康生活美术作品展览”的入选作品。展览以季节为线，传统习俗为引，以邹律回春、夏林堆绿、秋疆如画、冬藏谷廪四个版块，用画框和电子屏展出了80幅乡土绘画作品。作品运用鲜艳的色彩、生动的线条和丰富的乡村生活场景，描绘了四季的更迭、生活的变迁和人们对未来的憧憬，画笔下一幅幅中国大地的壮美河山和日常生活的幸福时刻，传递出中国人对和谐、团圆、幸福生活的向往和追求。
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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分配方式博赢体育，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。
引领行业AI交互创新荣耀受邀出席AIPC技术沙龙暨标准研讨会
发布日期: 2025-09-10
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