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。
本文介绍了一种针对稀疏神经网络的并行训练算法，结合新型激活函数和重要性指标，旨在提高计算效率和实现环保型人工智能。研究表明，该方法在稀疏模型压缩和推理加速方面表现优异，能够在保持准确性的同时显著提升性能。
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