混合专家模型

去中心化混合专家模型（MoE）概述 混合专家模型（MoE）通过任务拆分和专家分工提升效率，而去中心化MoE（dMoE）进一步优化结构，分散决策过程，支持并行处理和局部决策，适用于大规模数据计算。dMoE由多个门控机制、专家模型和分布式通信组成，具有可扩展性、并行处理、资源优化等优势。在AI领域，MoE应用于NLP、强化学习和计算机视觉；在区块链中，可优化共识机制、智能合约和安全性。然而，dMoE面临扩展性、协调性、安全性和延迟等挑战，需在架构和算法上创新以提升效率。