MoE 推理控制 路由信号 自我验证
摘要

本文研究稀疏混合专家(MoE)语言模型中,相同 Token ID 是否对应相同的路由状态。研究发现,即使输出 Token 固定,生成它的专家仍能区分任务上下文、轨迹历史及推理努力模式。基于此,作者提出了路由一致性解码(RAD)方法,通过分析锚点窗口的 MoE 路由状态来选择最佳推理路径,无需解析或执行答案字符串。在数学、GPQA 及代码数据集上的实验表明,RAD 在传统多数投票适用的场景中表现相当,且在代码生成等无法进行字符串投票的任务中展现出独特优势,有效提升了推理准确率。

AI 推荐理由

论文提出利用 MoE 路由信号控制推理过程,核心在于提升数学与代码推理的准确性。

研究机构
复旦大学 上海创新研究院
论文信息
作者 Kang Chen, Minshen Yu, Junjie Nian, Yaoning Wang, Yixin Cao et al.
发布日期 2026-06-22
arXiv ID 2606.22798
相关性评分 9/10 (高度相关)