实际上，上半赛季浙江队虽在日常训赛中依然专注和全力以赴，但俱乐部股改尚未有结果，对球队的人员补强、前途信心等还是不可避免地产生了一定影响。浙江FC虽没有历史债务堆积，内部管理较为科学规范，股改涉及的俱乐部账目和资本清查评估工作也已完成，但年初就已开启的股改工作，因为审批过程复杂，至今尚未有结果。
本赛季，俱乐部引入为亚运会服务的体育展示工作团队，充分利用黄龙体育场的各项设施设备，提升球迷观赛体验。其中db体育网址，带有江南特色的炫酷灯光秀以及温暖人心的歌曲《梦想天堂》给各队球迷留下了深刻印象，也让主场观众感到更为强烈的归属感。此外，俱乐部吉祥物GoGoal“菜狗”也因可爱形象收获了一大波流量，进一步联络了球队与球迷之前的感情。
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5、的世界是一个架空的宇宙，新的生物、新的传奇、新的冒险。讲述的是阿拉德世界被毁灭后，苟延残喘幸存的守护者们，在恶魔的围攻下杀出一条血路，最终击败恶魔成就一段伟业的故事！
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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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