English(EN) Structure Aware Neural Architecture Search for Mixture of Experts

新的NAS框架优化混合专家模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-01 04:00

研究人员开发了一个新颖的神经架构搜索（NAS）框架，该框架专门针对混合专家（MoE）模型进行设计。这种新方法显式地优化数据簇与单个专家之间的对齐，并将此分配视为一个可搜索的变量。该方法采用广义期望最大化过程，利用自适应精炼的代理模型来处理复杂的计算，并在图像分类和时间序列预测任务中成功恢复了底层域分区，性能优于基线MoE和NAS方法。 AI

影响这项研究通过提高混合专家模型适应不同数据结构的能力，有望带来更高效、更有效的混合专家模型。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Petr Babkin, Oleg Bakhteev · 2026-09-01 04:00

面向混合专家模型的结构感知神经架构搜索

arXiv:2608.29817v1 Announce Type: new Abstract: Neural Architecture Search (NAS) has so far rarely been applied to Mixture-of-Experts (MoE) models, and existing MoE designs leave the alignment between experts and the structure of the data to emerge on its own. We propose an archi…

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面向混合专家模型的结构感知神经架构搜索

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