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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。
为方便市民跨城通勤，以“同乘”促“同城”，苏州地铁11号线早晚各开行2列只在大客流车站进行停靠的大站快车，满足潮汐式快速通勤需求。同时，优化换乘线路的首末班车时间衔接，上海地铁11号线花桥站往迪士尼方向常态末班车推迟至22点。两地还实现了票务互联互通，乘客从任一站点上车均可使用“Metro大都会”或“苏e行”App乘车码，无需二次刷卡及扫码。
可以看看龙潭村的例子。龙潭片区之所以被年轻人青睐，在于他们出发时就已坚定，这里的未来不是网红景点，不是康养社区，而是成为一个适合人们长期工作生活的现代化乡村社区。无论是古建改造、艺术教育、吸引艺术类创业者入驻，主旨都是依托自然禀赋和特色资源，不断改善乡村的经济和社会结构，最终，完成了自己的精神建构，形成自己的主体意识。成为旅游地，只不过是一个“捎带手”产生的效应。
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