LatentMoE：专家几何形状与逐层容量分配研究
原文标题：Shaping Latent Mixture-of-Experts: From Expert Geometry to Layerwise Capacity Allocation
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论文研究 LatentMoE 中专家形状作为显式设计选择的影响，证明专家局部雅可比秩受输入维度与中间宽度共同约束，在固定单专家参数量下二者平衡可最大化秩上限，实验一致偏好近方形专家。作者进一步用逐层内在维度指导深度方向的容量分配，在保持每层参数量、激活 FLOPs 与通信量不变的情况下取得更低验证损失与更强下游性能。
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LatentMoE 证明专家形状是显式设计轴：固定参数量下近方形专家最优。
- •指出细粒度 MoE 常把专家形状当作路由粒度的副产品，而非主动设计变量
- •证明专家局部雅可比秩受输入维度与中间宽度共同约束，二者平衡可最大化秩上限
- •跨模型规模与路由粒度的受控扫描一致偏好近方形专家
- •用逐层内在维度指导深度方向容量分配，协同调整专家数量与形状
- •在每层参数量、激活 FLOPs 与通信量不变的前提下，取得更低验证损失与更强下游性能
为什么重要：在不增加参数与通信预算的前提下提升 MoE 质量，对正在堆专家数量的工程团队是一条低成本的架构调整方向。
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