文昌灰塑题材广泛，乡土气息浓郁，图案主要有如意、花草、花篮、喜鹊、蝙蝠、松鹤、山水等，房屋主人可以根据自己的意愿选择图案。按常例，正厅主梁下方是仙桃、牡丹、花篮等图案的灰塑；外墙屋檐下多为寓意喜上眉梢的“喜鹊登梅”灰塑、寓意连年有余的“莲花和鲤鱼”灰塑，或寓意金玉满堂的“金鱼和海棠”灰塑等；门窗上方是松鹤、牡丹花等图案的灰塑；屋脊上多为广曲蛟、卷草尾、祥云造型的灰塑。
灰塑的发展是一个兼容并包的过程，这一点在海口、文昌等地的骑楼建筑上体现得很明显。以海口骑楼老街为例，这里的灰塑纹样主要为动物、植物，也有相对简约的文字和几何纹样，比如八角形、方胜纹、万字纹、回纹、盘长纹。灰塑画师将这些或繁或简的纹样恰到好处地刻画于骑楼的罗马柱、拱券、外立面等处，实现了中西方建筑元素的完美融合。
文昌灰塑画师陈加飞创作的《泉罗春山秀》，是一幅灰塑山水画。画中的绿树、青山、碧溪等错落有致，霞光由远及近照射，刺破云雾，层次十分丰富。“这幅作品参考了国画的技法，色彩复杂多样，绘制难度很大。”陈加飞说，创作灰塑画的难度不亚于在纸上绘画，难就难在上色。“因为灰塑画是立体的，想要达到晕染、渐变的效果，就要反复叠涂，层层修饰，这很考验画师的功力。”文昌灰塑画师黄心宽擅长山水草木题材，他创作的《山光水色》《深谷晨韵》等灰塑画，描绘出一个鸟语花香的自然胜境，颇受市场欢迎。
据村里人介绍，符家宅最早的主人是在新加坡经商的符永质、符永潮、符永秩三兄弟。三兄弟背井离乡，在新加坡从事橡胶行业，1915年发迹后，他们运了一船银子回乡盖房，宅院于1917年建成。符家人虽然靠做橡胶生意发了家，但他们一直十分尊重知识文化渊博之人，教导后代要多读书。这种观念在符家宅的灰塑上有所体现，比如宅子正门两侧的“卷册”灰塑，“书页”旁附有“五枝丹桂香”等诗句。在古代，“丹桂”经常用于代指登科及第的人。宅院建造时，科举制度已经取消，但符家人崇尚读书的家风却世代延续。
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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aoa·体育，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aoa·体育，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aoa·体育，同时EDP的设计简单、鲁棒、易扩展aoa·体育，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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