在单条时长不足5分钟的短视频《了不起的“美少年”》里，翁淮南从出土于河北唐县的“手捧书卷的江南少年”形象的陆羽瓷像，讲到了中国人喝茶的历史，更讲到了陆羽像出现在华北的燕山脚下，背后反映的是辽和宋通过谈判签下“澶渊之盟”，宋用茶叶等物质换取了和平，以及“澶渊之盟”后宋、辽茶叶贸易之繁荣，以及最终茶文化成为中华民族代表性的精神标识。他指出，茶为中华民族注入了伟大理性，促进了中华民族在大江南北的大融合。
“他脸呈方形，颧骨突出，鼻子扁平，和三千年前的三星堆人有着传承关系……鼻梁上部有一颗秦汉人像少见的痣，样子非常可爱。”翁淮南说，汉代击鼓说唱俑面部表情丰富，不是当权者高傲的狂笑，也不是卑微者的媚笑ag网页版平台，而是张扬着的欢快。透过这个说唱俑，我们能读出很多珍贵的历史信息：说唱艺术在汉代已经职业化；陶俑在山崖贵族墓中出现，说明汉代的精英阶层对幽默滑稽文化非常认可；说唱俑反映了汉代高超的陶俑制造工艺；说唱俑的出土和发掘，成为研究我国话本小说萌芽的重要资料。
翁淮南介绍，“快递小哥”的脸上并没有没有画嘴巴，这是因为邮政是一种非常重要的通信方式。有学者推测，不画嘴巴是古人故意为之，想表达的是古代邮政的保密性和安全性。而且，画中的“快递小哥”或许正是从古丝路驿站悬泉置，骑马去长安。它再现了离现在1600多年前中国邮政的情形，也被认为是中国发现最早的古代邮政的形象资料。
翁淮南讲到，陆羽的《茶经》诞生在1200多年前，而中国人喝茶的历史之长，远远超乎我们的想象。2001年，在浙江跨湖桥遗址曾发掘出一颗距今8000年的“茶树种籽”。有学者提出，这是世界上最早的“茶树种籽”。随后，在浙江田螺山遗址发现了山茶的树根，这是我国境内考古发现的最早的人工种植茶树的遗存。巧合的是，田螺山遗址还出土一件小陶器，有把手，有洒水小嘴，很像今天常用的小茶壶。有学者推测，早在6000年前，浙江田螺山一带的人们已开始用陶器煮茶、喝茶。
在一张张面孔里，甚至能够看到前人对后人的期许和关爱。为什么西方人讲究个性、张扬自我，中国人崇尚集体文化，要“子子孙孙永宝用之”？翁淮南认为，这体现的是老祖宗的固执——中国人的价值观不是为了自己活着，都是为了子子孙孙。距今6000多年的仰韶文化陕西临潼姜寨遗址，中心广场周围分布5组建筑群，所有房屋的门均朝向广场，体现了一种凝聚和内向式的聚落格局。马家窑文化青海大通上孙家寨墓地出土的距今5000多年舞蹈纹彩陶盆，三组舞人手拉手绕盆一周形成圆圈ag网页版平台，并能依稀看见人面孔的快乐轮廓。它们的共性是同心圆式的文化聚焦，而非西方个性张扬式的文化散焦。
“我们常说要讲好中国故事，但这其中也存在一些问题，比如从理论到理论。”翁淮南说，中华民族是在中华大地上出生长出来的，是在中华五千年文明中生长出来的。我国百年百大考古发现实证了中华民族有百万年的人类史、一万年的文化史、五千多年的文明史。然而，对于“为何中华文明是世界上唯一绵延不断且以国家形态发展至今的伟大文明”这一时代之问，西方很多人习惯于把中国看作西方现代化理论视野中的近现代民族国家ag网页版平台，没有从五千多年文明史的角度来看中国，这样就难以真正理解中国的过去、现在、未来。
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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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