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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。

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德甲联赛官网新华社北京6月3日电（记者申铖）记者3日从财政部了解到，中央财政加强资源统筹，优化支出结构，设立“三北”工程补助资金，支持林草湿荒一体化保护修复、巩固防沙治沙成果、沙化土地封禁保护补偿、“产业生态化、生态产业化”示范等。