Gate 廣場創作者新春激勵正式開啟,發帖解鎖 $60,000 豪華獎池
如何參與:
報名活動表單:https://www.gate.com/questionnaire/7315
使用廣場任意發帖小工具,搭配文字發布內容即可
豐厚獎勵一覽:
發帖即可可瓜分 $25,000 獎池
10 位幸運用戶:獲得 1 GT + Gate 鸭舌帽
Top 發帖獎勵:發帖與互動越多,排名越高,贏取 Gate 新年周邊、Gate 雙肩包等好禮
新手專屬福利:首帖即得 $50 獎勵,繼續發帖还能瓜分 $10,000 新手獎池
活動時間:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
詳情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
推動尖端AI模型朝著專家混合架構轉變的動力何在?
答案在於一個根本的權衡:如何在不成比例增加計算成本的情況下擴展模型智慧。領先的AI實驗室越來越多地採用MoE (專家混合)系統——這是一種只激活特定任務的專用子網路,而非以全容量運行整個模型的技術。
這種架構方法使得在較低推理成本下產生更智能的輸出成為可能。與其由一個巨大的神經網路處理每一個計算,MoE系統會根據任務將輸入路由到不同的專家模組。結果是?模型能提供更佳的性能,同時不會使能源消耗或硬體需求激增。
這一趨勢背後的真正推手是極端的協同設計——算法開發與硬體優化之間的緊密整合。工程師不僅在打造更智能的模型;他們同時在設計晶片與軟體,使二者完美協同運作。這種垂直整合的優化消除了架構與實作各自為政時常見的低效率。
對Web3和去中心化AI領域來說,這具有極大意義。高效的模型意味著鏈上推理的計算門檻降低,更可持續的驗證者網絡,以及實用的AI驅動dApp。隨著行業擴展,MoE風格的效率不再是奢侈品,而是必需品。