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“伏羲”的升级之路仍在继续。下一步，团队将推进“端到端”气象大模型，构建基于气象大模型的同化系统，实现多种卫星资料同化（微波、红外等），摆脱对传统模式的依赖；开发地球系统大模型，实现大气、海洋、陆面、冰冻圈的预报，探索大气污染、气候风险预报；构建基于大模型的国产化再分析数据集，利用大模型构建完全独立自主的国产化再分析数据，摆脱模型训练对国外数据的依赖。
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。
不过，相对便宜的价格，也导致部分社区食堂在收支平衡上出现较大困难。近段时间，本报收到不少读者来信，针对社区食堂发展提出意见建议。山东潍坊市一位读者表示：“家里老人年纪大了，做饭不方便，希望社区能开设老年食堂，方便老年人就餐。”一位网友在人民网“领导留言板”上反映：“最近社区老年食堂停止经营，居民用餐不便，希望尽快开放。”