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新的Director系统优化MoE模型服务，延迟最多可降低55%
研究人员开发了一个名为Director的新系统，用于优化混合专家（MoE）模型的服务。该系统通过采用一种由预测驱动的在线专家放置策略，解决了动态请求模式和专家迁移成本的挑战。Director利用一个轻量级预测器来预测传入请求的专家激活模式，并使用一个在线迁移模块以最小的干扰来执行更改。实验表明，与现有方法相比，Director可以将Mistral、DeepSeek和Qwen等热门MoE模型的端到端延迟降低11-55%。
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新AI方法推动复杂、嘈杂和大规模数据的因果发现
几篇最新的arXiv论文介绍了因果发现领域的新方法和基准，该领域专注于从数据中识别因果关系。这些进展包括处理嘈杂或不完整数据、整合专家知识以及提高大规模数据集可扩展性的技术。新的基准和测试框架也正在开发中，以严格评估现有因果发现算法在各种假设违反情况下的鲁棒性，特别是在时间序列数据和自然语言推理方面。