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此外,训练如此稀疏的模型面临严峻稳定性挑战。为防止部分专家成为“赢家”而其他专家沦为未训练的“死权重”,Arcee开发了SMEBU(软钳制动量专家偏置更新)机制,确保专家在通用网络语料中均匀分配与路由。该架构还采用3:1比例的局部与全局滑动窗口注意力层交替策略,保障长上下文场景下的性能稳定。
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