English(EN) EDWARD-NMT: Elastic Dimensions With Adaptive Routing and Dual-consistency for Neural Machine Translation

新的 EDWARD-NMT 架构支持灵活的神经机器翻译部署

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-26 04:00

研究人员推出了一种新的神经机器翻译（NMT）模型架构——EDWARD-NMT，它采用了混合专家（MoE）模型。该模型通过允许从单个训练好的检查点中提取可部署的子网络，解决了在资源受限设备上的部署挑战。主要创新包括：用于内存缩减的俄罗斯套娃式弹性维度（Matryoshka-style elastic dimensions）、使 token 能够动态选择激活专家（expert）的自适应 sigmoid 路由器（adaptive sigmoid router），以及用于增强子网络性能的双一致性目标（dual-consistency objective）。 AI

影响这项研究有望带来更高效、更具适应性的神经机器翻译系统，使其在资源有限的设备上更容易部署。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Edward Nguyen, Thai Tran, Kiet Anh Hoang, Duy Hoang, Duy Vo, Khanh Le, Vu Le · 2026-10-26 04:00

EDWARD-NMT：神经机器翻译的弹性维度与自适应路由及双一致性

arXiv:2610.32115v1 Announce Type: new Abstract: Sparse Mixture-of-Experts (MoE) is a powerful paradigm for scaling Neural Machine Translation (NMT) and managing language heterogeneity. However, practical limitations hinder its deployment on resource-constrained devices: the entir…

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EDWARD-NMT：神经机器翻译的弹性维度与自适应路由及双一致性

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