MoE（Mixture of Experts）架构，即专家混合架构，是一种通过多个专家模块并行处理不同子任务，由门控网络依据输入数据动态分配，决定各专家模块参与度，以实现更高效、灵活处理复杂任务，提升模型表现与泛化能力的技术。
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| 大纲 | 小节 | 链接 |
|---|---|---|
| MOE 基本介绍 | 01 MOE 架构剖析 | PPT, 视频 |
| MOE 前世今生 | 02 MOE 前世今生 | PPT, 视频 |
| MOE 核心论文 | 03 MOE 奠基论文 | PPT, 视频 |
| MOE 核心论文 | 04 MOE 初遇RNN | PPT, 视频 |
| MOE 核心论文 | 05 GSard 解读 | PPT, 视频 |
| MOE 核心论文 | 06 Switch Trans 解读 | PPT, 视频 |
| MOE 核心论文 | 07 GLaM & ST-MOE解读 | PPT, 视频 |
| MOE 核心论文 | 08 DeepSeek MOE 解读 | PPT, 视频 |
| MOE 架构原理 | 01 | PPT, 视频 |
| 大模型遇 MOE | 01 | PPT, 视频 |
| 手撕 MOE 代码 | 01 | PPT, 视频 |
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