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、是一款益智解谜类的游戏。你最喜欢的小胖又来吃泡面了，在这款游戏中，你要帮助他找到妈妈藏起来的泡面，这已经是第三部了哦!这部在前面两部上更新了不少，千万不要被妈妈发现小胖吃了泡面啦~
2、日常生活中遇到的难题，困难，麻烦事等等不妨说出来，不要堆积在自己的心中。
3、玩家自由的选择自己喜欢的各种不同的角色。
4、是一款冒险的卡牌手游。百分之百还原了原著剧情，这是一个少年求学的故事，携手闯荡斗罗世界的冒险旅途。这款游戏除了有很真实的体验，玩家可以闯关，夺取宝物，这是一场激烈的斗争开始了~
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1、卡通风格的策略游戏，可玩性高，非常适合打发时间，放松心情。
2、玩家用自己手中的刀去切割，不断的切，刀也会不断地长。
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1、是一款休闲益智的消砖块游戏，经典的游戏剧情，玩家控制小怪兽消除砖块，非常的解压。操作也很简单，这里的砖块颜色很漂亮，视觉上的冲击哦!快来下载体验消除游戏的快乐吧!
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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: 2026-01-03
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