Robust CurveMoE: Multi-Norm Adversarial Defense for Mixture-of-Experts Models via Mode Connectivity
Robust CurveMoE 在 CIFAR-100 和 ImageNet-100 数据集上显著提升了混合专家模型的鲁棒性，比最强基线提高了 2.37% 和 2.13% 的联合准确率，值得一试。
#混合专家模型
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信息流里打上「混合专家模型」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。
8月27日
8月26日
阿里巴巴发布Qwen3.8-Flash-Next，目标‘极致成本效率’
想了解阿里巴巴如何以更低成本打造强大模型？Qwen3.8-Flash-Next值得一试，它比DeepSeek-V4-Flash和Claude Opus 4.6更高效，成本更低。
8月6日
7月28日
论文12:00
分布感知MoE推理：DA-MoE自适应内核调度方法论文提出了DA-MoE，根据路由分布动态选最优内核，在DeepSeek-V3和Kimi K2上延迟最高降低56%，做MoE推理的同学可以关注这个优化思路。
7月22日
7月9日
Cursor联合SpaceXAI发布Grok 4.5混合专家模型
Cursor和SpaceXAI联手推出Grok 4.5，能处理编码、数据、金融等复杂任务，比Composer 2.5更通用，首周双倍用量。
6月11日
Cohere 发布 North Mini Code：30B MoE 模型，3B 活跃参数专为智能体编程
Cohere 用 3B 活跃参数实现了 30B 模型的效果，做智能体编程的团队可以在单卡 H100 上直接部署，省成本又高效，建议做代码自动化的开发者试试。
6月5日
HANDOFF：通过蒸馏互补教师实现人形机器人全身控制
人形机器人开发者终于有了一个更直观、通用的控制接口——HANDOFF 通过蒸馏多个专家模型，让机器人能同时做好行走、操作和跌倒恢复，做机器人全身控制的团队可以直接参考其方法。
Nemotron 3 Ultra vs GPT-5.5：10倍成本差，效果接近
做AI应用或本地推理的开发者，这个测试直接告诉你Nemotron 3 Ultra能以十分之一成本达到GPT-5.5级别的效果，值得在项目里试试。
NVIDIA 发布 Nemotron 3 Ultra：550B 混合专家模型，专为长时智能体设计
长时智能体开发者终于有了一个兼顾超长上下文和高推理效率的开放模型——Nemotron 3 Ultra 的 6 倍吞吐量提升能显著降低部署成本，做 Agent 或 RAG 系统的团队值得直接试。
6月4日
6月3日
微软发布 MAI-Thinking-1：35B 激活参数的推理模型
微软用自研数据+强化学习打造了强推理模型，做 AI 推理或模型训练的团队值得关注其“爬山机器”方法论，尤其是 35B 激活参数就能达到接近顶尖水平的效率。
6月1日
英伟达发布 5500 亿参数 Nemotron 3 Ultra 开源模型，推理速度提升 5 倍
英伟达把大模型推理速度和成本同时优化了，做智能体开发或企业自动化的团队可以直接用上，比现有开源方案更高效省钱，值得关注。
5月28日
5月24日
5月22日
FAME：面向消息级日志异常检测的故障感知混合专家模型
运维团队终于有了兼顾精度和效率的日志异常检测方案——FAME 用一次 LLM 离线标注就解决了消息级检测的痛点，标注量减少 76 倍还能发现未知故障，做日志分析或运维自动化的开发者值得关注。
5月21日