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提升科普效果，要有高质量内容，还得与时俱进创新形式。如今，互联网日益成为老百姓获取科技信息的主要渠道，运用好信息化手段，有助于让科普触达更广泛的人群。“蒸馒头哪层先熟”“被陨石划破的航天器如何自动愈合”“如何运用热力学知识学会穿衣，不在寒冬中瑟瑟发抖”……借助新媒体平台，一些科普团队以图文、漫画、短视频等解析物理知识，不少产品成为爆款。“我和妈妈学科学”公益科普活动则以新媒体的方式，让亲子一起介绍家乡地理风貌、农林特产等，并解说其中的科学知识。这样的形式，提高了孩子们的参与度，也进一步激发了他们探索科学的兴趣，让大众从科普的被动“接受者”转变为主动“学习者”甚至“传播者”。

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one最新官网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。