arXiv 论文：稀疏混合专家模型的弹性专家路由
原文标题：Smoothing the Top-k Exposure Boundary for Sparse Mixture-of-Experts
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论文针对稀疏混合专家模型静态 top-k 路由的脆弱边界问题，提出弹性专家路由（Elastic Expert Routing），从以 k 为中心的局部离散分布中随机采样活跃专家预算。在 OLMoE-1B-7B 与 Qwen3-30B-A3B 监督微调上分别提升 0.84 与 2.02 分，从头预训练平均超越静态基线 1.6 分。
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弹性专家路由随机采样活跃专家数，Qwen3-30B-A3B微调提升2.02分
- •针对静态top-k路由的脆弱边界：微小分数波动决定专家全监督或零反馈
- •方法从以k为中心的局部离散分布随机采样活跃专家预算
- •采样邻域对称，期望计算成本与确定性训练一致，推理预算不变
- •监督微调下OLMoE-1B-7B提升0.84分、Qwen3-30B-A3B提升2.02分
- •从头预训练在下游任务上平均超越静态top-k基线1.6分
为什么重要：MoE路由是当前大模型效率核心，这条用极低改动成本软化top-k硬阈值，且不增加推理开销，对训练MoE的工程团队可直接尝试。
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