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。

更重要的是，MOLE框架采用了基于模式（schema）的方法处理整个文档，支持多种输入格式，并整合了强大的验证机制以确保输出的一致性。研究团队还创建了一个新的基准测试集，包含不同语言分类的数据集论文，用于评估这项任务的研究进展。