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在上海建工，陈吉宁听取集团历史沿革、业务布局和承建重大工程等情况汇报，察看建筑机器人、数字化建造技术应用及智慧工地动态数据展示，了解企业聚焦“国际一流的建筑全生命周期服务商”目标愿景，推动五大事业群联动发展、拓展六大新兴业务、优化区域市场业务布局的进展和成效，就更好牵引建筑业从规划设计到生产施工、运营维护的全生命周期服务，同企业负责人作了讨论。
财政部预算司党总支获中央和国家机关五一劳动奖状，综合处获得全国“人民满意的公务员集体”，第一党支部被评为中央和国家机关“四强”党支部，多个基层党支部被评为“财政部先进基层党组织”，多名同志获得全国自然灾害综合风险普查先进个人、中央和国家机关三八红旗手、国务院推动高质量发展综合督查“优秀督查队员”等称号……荣誉的背后，是一个锐意进取、奋发有为的集体。
西藏各级党组织结合本部门本单位实际，突出抓好对权力集中、资金密集、资源富集领域和关键岗位党员、干部的警示教育，有针对性地推行“廉政教育讲座”“课堂+基地”等行之有效的教学方式。自治区党委党校开展“身边事教育身边人廉政警示教育展”现场教学，邀请专家教授作辅导报告。
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。