王子涵等提出的专家链（CoE）技术通过专家间串行通信，显著提升了稀疏神经网络的性能和资源效率。CoE在降低内存需求和提高专家使用效率等方面超越了传统的专家混合模型（MoE），为大规模语言模型的高效扩展提供了新途径。
本研究通过提出新的度量标准解决了稀疏神经网络（SNN）在特征选择中的关键问题，证明了SNN在特征选择中的有效性，相比密集网络，SNN在内存和计算复杂度上减少，同时特征选择质量更高。
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