新京报讯（记者张静姝）未成年人小王在父母离异后跟随父亲生活，实际由爷爷奶奶照顾日常生活起居。小王父亲去世后，爷爷奶奶无法正常抚养小王，故诉至法院，请求判令8岁的小王由其母亲李某直接抚养。近日，北京市顺义区人民法院根据未成年人利益最大化原则，支持了两位老人的诉讼请求。新京报记者了解到，原告王某林、孙某芝系王某新父母，被告李某与王某新原系夫妻关系，并育有一子小王。2018年，李某与王某新经法院判决准予离婚，小王由父亲王某新直接抚养，李某每月支付抚养费700元，王某新的父母王某林、孙某芝帮忙照顾小王的日常生活起居。2023年3月9日王某新去世，小王跟随王某林、孙某芝共同生活至今。王某林、孙某芝年事已高、体弱多病，无法正常抚养小王，故诉至法院竞博jbo网页版，请求判令小王由其母亲李某直接抚养。该案中，王某新与李某离婚时，法院判决二人之子小王由王某新直接抚养，现王某新去世，李某作为小王的母亲对小王负有法定抚养义务。结合当事人陈述及案查事实，现有证据未能证实李某不具备抚养能力，并且小王已满八周岁，其表示愿意跟李某共同生活，应当尊重小王的真实意愿。李某虽称以其目前的经济条件没有能力抚养小王，但是经济条件只是衡量抚养条件优劣的因素之一，并不是判断抚养能力的唯一标准，王某林、孙某芝作为小王的祖父母，暂无抚养未成年孙子女的法定义务，并且二人在抚养条件上相较李某而言并不具有显著优势，故李某不得以抚养条件欠缺为由拒不承担法定的抚养义务。按照最有利于未成年子女的原则，从父母对子女的抚养义务、子女对父母的情感需求以及小王的生活、教育实际情况等因素考虑，小王跟随母亲李某生活更为适宜，最终法院判决小王由李某直接抚养。顺义法院表示，父母是未成年子女当然的、法定的监护人，对于未成年人而言，父母在世且具有监护能力的，应当依法履行监护责任，尽到对未成年子女的抚养、教育和保护义务。在处理抚养、监护问题上，法院坚持未成年人利益最大化原则：一方面，孩子已满八周岁的，充分听取并尊重孩子的真实意愿。另一方面，要判断双方是否具备抚养能力，孩子自愿跟随母亲生活，母亲在人品性格、身体健康、经济状况、生活习惯等方面没有明显不利于未成年人成长的不利因素，应当视为具备抚养能力，李某不得拒绝履行抚养义务。最后，结合孩子的学习生活实际，小王正值青春期，学习、生活、心理、生理等各方面均需要监护人重点关注、加强教育引导，但爷爷奶奶年事已高、无力管教，而父母作为实施家庭教育的第一责任人，负有义不容辞的责任。据悉，此案审理过程中，李某曾以经济条件不好、管不了孩子等为由，不同意回到孩子身边共同生活，承办人从法理到情理，循序渐进对李某进行劝导，提示她父母拒绝或怠于履行法定监护职责侵害未成年子女合法权益的，应当承担相应的法律责任，告诫她切实承担起作为母亲的职责，尽己所能将孩子抚养成人，避免监护缺位影响孩子健康成长。本案判决作出后，李某未提起上诉。编辑 彭冲 校对 贾宁
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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竞博jbo网页版，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的并行设计方案竞博jbo网页版，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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