研究提出证据对齐的离散专家局部组合方法
原文标题：Evidence-Aligned Local Composition of Discrete Experts for Sequence Restoration
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本文提出证据对齐的局部组合方法，在测试时无需区域标签或训练路由器，即可推断每个位置的专家软权重。该方法利用专家自身的去噪损失估计证据，并平滑权重。在自然混合科学文档上达到0.85的字段准确率，在构造的词汇不相交混合上达到0.98，恢复效果优于单一全局权重。
- 问题
- 混合领域文档损坏后，测试时无区域标签、无路由器，不知每处该信哪个专家。
- 方法
- 用各专家自身去噪损失估计边际证据，推断逐位置软权重并跨位置平滑。
- 结果
- 自然混合科学文档字段准确率0.85，词汇不相交构造混合达0.98，优于单一全局权重。
- 影响
- 为多专家组合恢复提供免训练路由方案，适合处理代码、配置、散文混杂的文档。
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新方法在测试时无需区域标签推断逐位置专家权重，自然混合文档字段准确率0.85。
- •从损坏观测在给定损坏模型下的边际证据，推断逐位置软专家权重，无需训练路由器
- •证据由专家自身去噪损失估计，并在位置上做平滑
- •自然混合科学文档达0.85字段准确率，词汇不相交的构造混合达0.98
- •在分类模拟器、字节级专家及1.3B离散流匹配微调专家上验证，专家真正不同时优于单一全局权重
为什么重要：为混合格式文档的修复提供免标注的测试时组合方案，权重还能随专家差异自动退化，工程上更稳。
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