作为此次比赛承办方，合肥工业大学团队共获得一等奖三项，二等奖两项，并荣获“最佳院校组织奖”。获得大赛一等奖团队队长、合肥工业大学经济学院本科生李亿可表示，此次比赛进一步提升了青年大学生组织、策划、调查实施及数据处理与分析等专业能力。“在今后的学习工作中，我们将紧密围绕国家经济社会发展需求，深化调查研究能力，精准分析问题，提出切实可行的解决方案，为培育壮大新质生产力和经济社会高质量发展贡献智慧和力量。”(完)
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1、在竞技比赛中不断地思考，随机应变的制定策略战术，登上王者之巅。
2、是一款不错五元素地牢场景的游戏，有上百个充满挑战性的关卡，游戏中有大量的职业，等待着玩家去选择，本文给大家带来的是相关游戏资源的介绍和下载，希望能够给大家带来帮助。
3、人物充满东方设计韵味，水墨战斗场景更显优雅。
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5、游戏为玩家提供了非常多的精美服饰和配件，玩家可以自由的搭配组合。
1、玩家将化身成为一名尽职尽责的司机，把车上的乘客安全的送到家中。
2、是一款非常好玩的第三人称枪战射击手游。本作以二战时期的战争为背景，玩家能够在游戏中进行逼真的战斗模式，拿起手中的武器为和平而战斗；游戏的设计非常炫酷，过程中可是十分具有刺激和挑战性，敢来试试么？
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4、是一款非常温暖和治愈的游戏。游戏主要讲述了一位因病只能与轮椅为伴的小女孩的冒险故事。本作画面非常有层次感，充满创意的设计理念不禁让人眼前一亮；配乐和场景都十分的符合主题，在童话般的仙境中穿梭，带来一场奇幻的旅程~
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1、全新新游的游戏玩法，充满趣味性的游戏内容，给你带来不一样的游戏体验。
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1、玩家的敌人是来自对手的火柴人，与玩家的火柴人具有相似的能力，玩家要多加小心。
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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扩展而来大圣体育，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大圣体育，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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