arXiv论文提出成本感知MoE模型市场框架

一篇 arXiv 机器学习论文提出基于混合专家（MoE）的模型市场框架，把 MoE 从模型级学习架构提升为市场级协调机制：由经纪方用门控网络协调多个异构专家，向用户交付复合模型服务。作者为 Yizhou Ma、Wenbo Wu、Xikun Jiang、Zhuoqin Yang、Luis-Daniel Ibáñez。 论文实验在十五个表格与图像基准上、用五个随机种子进行，专家为独立训练并冻结的神经网络与树模型，执行成本由延迟推算得出。这是作者在论文中提出的框架与实验设置，尚不代表已被验证的通用效果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。