一篇新的综述论文探讨了混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构在多模态学习中的应用。该论文详细介绍了MoE如何作为可扩展多模态建模的高效引擎，通过整合专家知识成为丰富多模态表示的学习器，以及作为处理不平衡或缺失数据的灵活适配器。文章指出了可解释路由、专家通信和终身多模态学习等领域关键的研究空白，旨在为该领域的未来研究奠定基础。 AI
影响 提供了MoE在多模态学习中的基础概述，强调了研究空白和未来方向。
排序理由 这是一篇关于特定人工智能技术（混合专家模型）应用于人工智能子领域（多模态学习）的综述论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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