DivMoE：细粒度MoE升级框架提出
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DivMoE：细粒度MoE升级框架提出
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AI 综述
Yuxuan Lou、Kai Yang、Geng Zhang、Yong Liu、Yang You 发表论文提出 DivMoE，一个通过领域专用专家初始化和多样性约束路由实现细粒度 MoE Upcycling 的框架，针对的是细粒度专家路由崩溃问题。 论文称，在 Qwen3-1.7B 上 DivMoE 平均准确率达 55.6%，高于最强基线的 51.6%；12B 参数模型经推理数据微调后以 64.5% 平均准确率追平 16B 的 Moonlight-MoE。这些效果为论文报告结果。
AI 根据报道生成 · 48 分钟前更新
最新进展10月9日 12:00
DivMoE：通过跨领域专家组合实现细粒度 MoE Upcycling报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv：cs.AIDivMoE：通过跨领域专家组合实现细粒度 MoE Upcycling
DivMoE 提出细粒度 MoE Upcycling 框架，通过领域专用专家初始化和多样性约束路由，解决细粒度专家路由崩溃问题。在 Qwen3-1.7B 上，DivMoE 平均准确率达 55.6%，超越最强基线 51.6%；12B 参数模型经推理数据微调后以 64.5% 平均准确率追平 16B 的 Moonlight-MoE。
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