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BASE提出基于预测移除误差的批量感知专家选择方法

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AI 综述

2026-09-30，arXiv发表Machine Learning论文，BASE提出基于预测移除误差的批量感知MoE专家选择方法。该方法根据移除专家对MoE层输出的影响排序专家，训练轻量线性预测器估计每个token的移除代价，并配合自定义GPU内核实现批量感知的专家选择。在Qwen3-30B-A3B上，BASE在严格专家预算下比最强基线平均精度提升29.5点；在更高专家预算下比稠密推理快60%，精度差距保持在0.4点以内。

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9月30日

12:00
arXiv · Machine Learning
BASE：基于预测移除误差的批量感知 MoE 专家选择方法
BASE 根据移除专家对 MoE 层输出的影响排序专家，训练轻量线性预测器估计每个 token 的移除代价，并配合自定义 GPU 内核实现批量感知的专家选择。在 Qwen3-30B-A3B 上，BASE 在严格专家预算下比最强基线平均精度提升 29.5 点；在更高专家预算下比稠密推理快 60%，精度差距保持在 0.4 点以内。

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