OLMoE-1B-7B
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1 天有情绪数据
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MoE模型在消费级和边缘硬件上的推理表现不一
一项最新研究调查了混合专家（MoE）语言模型在消费级和边缘硬件上是否提供实际的推理优势。研究发现，虽然MoE模型理论上可以减少每个token的计算量，但这种优势在实践中并非总是能实现。性能因设备而异，MoE模型在笔记本电脑上表现略有劣势，在边缘设备上劣势更明显，消耗更多能量并达到内存限制。
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新方法通过消融实验验证大语言模型电路
研究人员开发了一种新方法，通过聚类注意力头共激活统计数据来发现大语言模型中的电路。这种方法被称为“闭环验证电路发现”，使用因果消融来确认这些已识别的组件组是否确实作为电路运行。该方法已在 Pythia 1B 和 OLMo 1B 等模型上进行了测试，证明了其在识别统计上显著的电路方面的有效性，同时也显示了其在混合专家模型中的局限性。
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Regret Pre-training 提升语言模型知识接地能力
研究人员开发了一种名为 Regret Pre-training 的新自监督学习框架，以改进因果语言模型。该方法利用了通常在标准因果训练中不可用的未来信息，通过使用双视图架构。该框架训练模型同时生成因果学生分布和未来条件教师分布，最小化它们之间的差异以传递面向未来的信号。在九个下游任务上的实验显示准确性显著提高，其中一种配置将 BoolQ 的性能提高了 18 个百分点以上。
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MobileMoE模型为端侧LLM树立了新的效率标杆
研究人员推出MobileMoE，这是一系列专为移动部署设计的新型端侧专家混合（MoE）语言模型。这些模型拥有不足十亿的激活参数，通过优化MoE架构以适应移动设备的内存和计算限制，为端侧LLM树立了新的性能标杆。与领先的密集LLM和现有的MoE模型相比，MobileMoE模型在14项基准测试中表现出竞争力或更优的性能，同时使用的FLOPs和参数显著减少。该项目还实现了智能手机上首个高效MoE推理，展示了预填充和解码时间的显著加速。
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研究发现 MoE 模型在复杂推理任务上错误路由 token
研究人员发现混合专家（MoE）语言模型中存在一个重大问题，即路由机制（将 token 指向特定专家）经常选择次优路径。虽然标准路由器在置信度高的 token 上表现良好，但在复杂推理任务上却无法识别出性能更好的路径。这种错误路由存在于包括 Qwen3、GPT-OSS、DeepSeek-V2 和 OLMoE 在内的几款主流 MoE 模型中。研究表明，即使对路由器进行微小的更新，而不改变专家本身，也能提高在具有挑战性的数学和推理基准测试上…