本文提出自主专家模型（AoE），解决混合专家模型中路由器与专家分离的问题，提升专家选择的有效性和学习效果，实验结果表明其优于传统模型。

本研究提出了协同推理框架MoE$^2$，旨在优化边缘大型语言模型的专家选择问题。研究结果表明，该方法在能量和延迟限制下优于现有基线。