MoE架构（Mixture of Experts，混合专家模型）就像一个"智能分工协作团队"。
举个生活化的例子：假设你同时收到一份数学题、一份语文作文和一份物理实验报告，你不需要自己搞定所有内容，而是把任务拆开，分别交给数学学霸、语文老师和物理教授处理，最后把他们的答案综合起来给你。这就是MoE的核心思想。
核心概念
-
专家（Experts）：
每个"专家"其实是一个小型神经网络，专攻某类任务（比如有的擅长处理图像，有的擅长分析文本）。相当于团队里有数学专家、语言专家等。 -
门控系统（Gating）：
相当于一个"智能调度员"。当输入数据（比如你提的问题）进来时，它会快速判断这个问题更适合哪个专家处理，并分配不同的权重（比如数学题分配80%给专家A，20%给专家B）。 -
动态分工：
每次处理问题时，只激活少数几个相关专家（比如3个专家中的2个），而不是让所有专家都干活。这大幅减少了计算量，就像医院分诊台不会把感冒患者推给骨科医生。
关键流程
-
输入分派：
当数据（比如一句话"猫的加速度是2m/s²"）输入模型，门控系统先分析这句话的组成：既有文本（"猫"）又有物理单位（"加速度"）。 -
专家匹配：
门控系统立即启动"关键词匹配"：- 文本处理专家权重+40%
- 数学符号专家权重+50%
- 图像识别专家权重+10%
最终选择前两个专家参与计算。
-
并行计算：
被选中的两个专家各自处理输入：- 文本专家分析"猫"的语义
- 数学专家解析"2m/s²"的物理含义
其他未被选中的专家处于"休眠"状态，不消耗算力。
-
结果融合：
把两个专家的输出按权重（比如文本专家40%+数学专家60%）组合，得到最终结果："这句话描述的是猫的运动状态，加速度值为2米每二次方秒"。
MoE的优势
传统神经网络就像让所有员工（神经元）必须参与每个任务，效率低。而MoE实现了"术业有专攻"，既能处理复杂问题（组合多个领域的知识），又节省计算资源（每次只调用部分专家）。
