中科院攻破MoE困境中科院让大模型更轻更快更聪明
大模型参数量飙升至千亿、万亿级，却陷入“规模越大，效率越低” 困境？
中科院自动化所新研究给出破局方案——
首次让MoE专家告别“静态孤立”，开启动态“组队学习”。
具体而言，MoE本是大语言模型（LLM）实现参数量扩张且计算成本仅呈线性增长的核心路径，却长期受困于负载失衡、参数冗余、通信开销的“三难困境”，成为大模型落地部署的主要瓶颈。
而中科院自动化所的研究团队通过专家集群动态重组，不仅让大模型总参数量直降80%，负载方差降低至原来的三分之一，消耗内存更直逼轻量级传统稠密模型，更一举达成通信延迟、负载均衡、内存占用的三重优化，为大参数LLM的低成本部署提供了新路径。
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