MoE（Mixture of Experts，专家混合模型）是一种机器学习架构，通过整合多个子模型（称为“专家”）来处理输入数据，每个专家专注于特定的任务或数据区域；一个门控网络动态分配输入到最合适的专家，实现高效计算和性能优化，因为它通常只激活部分专家而非全体，从而在复杂任务中提升模型的泛化能力。
在AI产品开发的实际落地中，MoE技术被广泛应用于大型语言模型（如GPT系列）和推荐系统，通过稀疏激活机制大幅降低推理成本，提升响应速度和可扩展性；产品经理可借此设计高性能AI解决方案，优化资源消耗，增强用户体验，尤其在处理海量数据或实时场景时。
延伸阅读推荐：Noam Shazeer等人的论文「Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer」（2017年）深入解析了MoE的原理与实现。
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