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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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新利18体育在线客服“表面上小区提供了两种方式，但从本质上还是将人脸识别作为进出小区的唯一验证方式。但我的脸不能随便刷！”小谢认为，人脸信息属于重要的个人生物信息，一旦泄露就可能对人身和财产安全造成极大危害，而物业公司并未提供非人脸识别的替代性门禁验证方式，这限制了自己作为合法住户进入自己住宅内部的权利。他诉请法院，要求物业删除其人脸识别面部特征信息，保证小区进出口畅通，并向其提供其他自由出入方式。