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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。
在隧道股份，陈吉宁听取企业发展历程、商业模式、市场布局以及建设成为“具有国际竞争力与品牌影响力的城市建设运营资源集成商”情况汇报，察看数字盾构机模型、智慧新基建案例及道路智慧运行平台，了解企业打造城市更新、数字盾构、智慧运营、新材料和双碳等科创中心，拓展国际业务等方面的最新进展和成果，就以新技术新材料创新突破赋能城市基础设施建设运营，同企业负责人作了讨论。
预算司党总支带头践行新时代群众路线，以“马上就办、办就办好”的效率积极回应群众关切。全国人大代表审议预算草案通过率创历史新高；高质量主办代表委员建议提案300多件，办理满意度100%。充分发挥预算司分配资金龙头作用，民生支出实际执行占70%以上，努力实现办实事解民忧的真效果。
女娲医药大模型包括DNA大模型和动态蛋白大模型。其中，DNA大模型，以全球最长序列、最细粒度的基因调控关系理解，促进生物机制的发现。它基于状态空间模型，捕捉长序列关联，构建2亿参数的DNA模型，相比DeepMind等团队发布的高精度基因表达预测模型Enformer，分辨率和调控距离提升4倍，将应用于药物靶点发现。