通过仅激活与给定输入最相关的专家，MoE模型实现了更快的推理速度，并在复杂多样的任务上获得更优的性能表现。这种"分而治之"的方法还增强了系统的容错能力：当某个专家性能下降或出现故障时，其他专家可以提供补偿，从而降低系统出现灾难性错误的风险。

当我们处于信息爆炸的时代，科学研究论文数量呈指数级增长，如何有效地发现、分享和使用这些知识资源变得尤为关键。来自KAUST（阿卜杜拉国王科技大学）的Zaid Alyafeai、SDAIA-KFUPM人工智能联合研究中心的Maged S.