DivMoE：跨域专家组合的细粒度 MoE 升级框架
原文标题：DivMoE: Fine-Grained MoE Upcycling via Cross-Domain Expert Composition
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论文指出细粒度 MoE 升级存在路由崩塌问题，提出 DivMoE 框架，通过领域专用细粒度专家初始化与多样性约束路由实现结构均衡。在 Qwen3-1.7B 等两个基座模型与 15 项基准上，DivMoE 持续优于六个升级基线，12B 模型在推理微调后匹配 16B 的 Moonlight-MoE。
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细粒度MoE升级会路由崩塌致准确率跌至23.2%，DivMoE以领域专家初始化+多样性约束路由修复
- •问题定位：细粒度专家源自单一模型时路由崩塌，Qwen3-1.7B上15项基准平均仅23.2%，接近从零训练的22.2%
- •同方法粗粒度变体可达50.2%，说明崩塌是细粒度升级特有的结构性问题
- •DivMoE在Qwen3-1.7B上达55.6%，优于最强基线51.6%，并在两个基座、15项基准上胜过六个升级基线
- •12B模型经推理微调后匹配16B的Moonlight-MoE，第二阶段持续预训练后在每项基准上均严格优于稠密基座
为什么重要：稀疏升级是复用稠密模型降本的主流路径，该工作指出细粒度升级的失败模式并给出可复现修复方案，对做MoE扩容的团队有直接工程价值。
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