为满足旅客出行需求，中国铁路昆明局集团有限公司利用客票预售和候补购票大数据进行动态分析，不断优化列车开行和售票策略。实施“一日一图”的灵活调度方式，确保运能供给的充足与高效。今年泼水节期间，中老铁路还特别增开了中国西双版纳至老挝琅勃拉邦两大旅游城市间的国际旅客列车，为旅客提供当日往返服务。(完)
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1、集战斗、休闲、养成、闯关、打怪多种元素为一体，为你呈现丰富的游戏内容。
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1、游戏采用全新的交友互动玩法，让玩家可以结识更多主角，一起在坟墓中探索冒险。
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4、这款游戏是三国题材的军事模拟类型的游戏，战场上形式也比较严峻，你要熟悉的掌握这款策略游戏的经典，我们要在收集三国武将的同时，需要尽可能的快速培养武将，获取更强大的战力，我们也给大家带来的是相关游戏玩法介绍！
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1、是一款非常有趣味性的动作闯关游戏。本作画面设计精良，操作简单有趣；角色动作夸张搞笑，还有很多隐藏剧情等待解锁；魔性搞笑的僵尸简直让人欲罢不能，不过要想全部通关科不是一件小事；喜欢的话那就来体验一番吧~
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1、是一款射击与跑酷相结合的游戏，你可以体验跑酷的快感，玩家需要做的就是不能当那个炮灰。在这款游戏中，你可以体验最刺激的跑酷，射击快感。这么有趣的游戏，你难道不来试试吗?
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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hth会体会官方网站登录，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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