IntBMoE：块级条件化的全参与混合专家
原文标题：IntBMoE: Integrating Block-Level Conditioning into Expert Composition for Full-Participation Mixture-of-Experts
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研究提出IntBMoE，通过稠密专家组合与稀疏块执行解耦参与度、执行量与参数物化三个维度，并引入双路径残差门控。该模型已部署于高德生成式推荐系统，服务数亿用户，在60毫秒延迟预算下取得2.4%的相对UVCTR提升。
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IntBMoE 解耦参与度、执行量与参数物化，已在高德服务数亿用户，60ms 内 UVCTR 相对提升 2.4%。
- •指出 MoE 三个量此前无法独立设定：参与度、执行量、参数物化
- •用稠密专家组合加稀疏块执行实现三者解耦，块来自小型学习码本
- •每层用轻量超网络把该层专家基合并为一个组合专家
- •双路径残差门控（DPRG）通过乘法门控耦合两条独立组合路径
- •已部署于高德生成式推荐，服务数亿用户，60 毫秒延迟预算下 UVCTR 相对提升 2.4%
为什么重要：这是少数给出真实线上部署数字的 MoE 结构创新，对推荐与广告等低延迟、大流量场景有直接参考价值。
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