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- 2026-05-11 research_milestone A new paper introduces the DECO sparse Mixture-of-Experts architecture. 来源
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新研究优化稀疏专家混合模型以实现高效的LLM扩展
研究人员正在探索优化稀疏专家混合（SMoE）模型的新方法，这对于高效扩展大型语言模型至关重要。一篇论文揭示了路由器和专家之间的几何耦合，表明匹配的方向会累积相似的路由令牌历史，并且辅助负载均衡损失会破坏这种结构。另一项研究系统地分析了超过2000次预训练运行，以优化专家数量和粒度等设计选择，发现这些因素比共享专家或负载均衡机制等其他因素影响更大。第三篇论文介绍了DECO，一种专为端侧设备设计的SMoE架构，它以显著更少的激活参数匹配密…
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Deco框架使用LLM和AR为物理对象创建数字具身
研究人员开发了Deco，一个通过同步数字具身与用户物理对象来创建AI伴侣的框架。该系统使用大型语言模型和增强现实技术，以增强人们与毛绒玩具等实体物品的情感联系。研究表明，与标准的数字伴侣相比，Deco增强了感知到的陪伴感和情感联系，用户表现出持续的参与度和改善的幸福感。