中国邮政储蓄银行自成立以来，始终坚守服务“三农”、城乡居民和中小企业定位，致力于为广大农户、个体工商户和小微企业主提供便捷高效的融资服务，用持之以恒的行动彰显国有大行责任担当，落实好“五篇大文章”，助力城乡居民追求美好生活。截至2024年5月末，邮储银行专注服务农户和个体工商户的小额贷款累计投放突破10万亿元，服务客户超7000万人次，笔均金额仅十余万元，切实满足普惠金融小额资金需求，做好服务乡村振兴主力军。
一方面，积极开展农村信用体系建设。发挥线上数据和线下网络力量，扎实推进信用村建设和信用户评定，因地制宜打造“党建+信用村”“产业+信用村”等特色服务模式，不断推进信用村网格化深耕。截至2024年5月末，建成信用村超30万个，评定信用户超千万户；信用村小额贷款本年净增超600亿元。另一方面，精准服务乡村特色产业。创新“产业贷”服务模式，“一产业一方案”精准适配特色产业资金需求jinnian金年会，邮银协同为乡村特色产业提供“寄递+电商+金融”一揽子综合服务，助力千乡万村小产业实现高质量发展。截至2024年5月末，产业贷余额超2000亿元，累计投放超3500亿元。
一方面，打造商圈特色金融服务模式。聚焦不同地区不同行业小微商户的实际需求和经营特点，制定专属业务方案，实现对商户客群的全生命周期管理和综合化金融服务，助力小微商户追逐创业梦想。截至2024年4月末，普惠型个体工商户和小微企业主贷款余额超1.1万亿元。另一方面，大力发展创业担保贷款。深化与地方财政、农业农村、人社等政府部门的合作，积极向符合条件的残疾人、退伍军人、高校毕业生、新市民等群体提供信贷资金支持，扶持其创业就业。截至2024年5月末，累计投放创业担保贷款超4000亿元，支持创业人员140万人次。
在线下，邮储银行以移动展业设备为载体，推动小额贷款实现从贷款申请、审查审批、支用放款到贷后管理全流程数字化。客户经理携带移动展业设备，即可上门为农户办理金融服务，切实将金融服务送至田间地头，送进千家万户。截至5月末，小额贷款95%的业务实现线上支用。在线上，邮储银行将大数据技术与深耕零售市场多年的服务经验相结合，启动三农主动授信项目，通过对庞大的存量零售客户进行精准画像、主动授信，为客户提供一键申请、秒批秒贷的极简客户服务体验。截至5月末，“三农”主动授信项目贷款余额超1600亿元。
2024年是新中国成立75周年，是实现“十四五”规划目标任务的关键一年，是贯彻落实中央金融工作会议精神的开局之年。站在新的起点上，邮储银行将不断创新金融服务模式，加大对广大农户、个体工商户和小微企业主的扶持力度，提升小额贷款服务质效，努力在推进乡村全面振兴、实现共同富裕中展现新作为、作出新贡献。
jinnian金年会全新的游戏视角，以一个盲人的身份，要寻找线索揭开谜题难度直线上升。
1、是一款非常趣味的养成题材手游，游戏的背景以架空的宫廷世界为主题。游戏的画风非常浪漫唯美，并且在游戏中还有许多精致的服饰供你自由搭配，让你能够在后宫之中脱颖而出。如果喜欢这款游戏的小伙伴不要在犹豫了快来下载吧。
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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，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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发布日期: 2025-07-26
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