MoE通过稀疏激活，每个token仅路由至少数专家，在总参数量大幅扩张的同时保持推理FLOPs近似不变，从而以更低算力获得更强容量与更高训练效率。其代价是显存占用高、专家负载均衡与通信开销复杂，部署门槛较高。
本质差异在于是否利用上下文学习（In-Context Learning）：zero-shot仅依赖预训练知识与指令泛化，few-shot通过示例在推理时隐式约束输出分布、格式与推理模式，无需更新参数，但对示例质量、顺序和数量敏感，且占用上下文窗口。
MoE通过稀疏激活，每个token仅路由至少数专家，在总参数量大幅扩张的同时保持推理FLOPs近似不变，从而以更低算力获得更强容量与更高训练效率。其代价是显存占用高、专家负载均衡与通信开销复杂，部署门槛较高。
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会。当任务梯度冲突、共享容量竞争且优化目标不一致时，辅助任务会降低主任务泛化，即负迁移；可用PCGrad、任务加权、部分共享结构缓解。
以 Llama 3、Qwen、Mixtral 等开源底座为起点,配合高质量数据清洗、SFT 与 DPO 对齐、MoE 扩展和蒸馏,再叠加 RAG 与工具调用逼近效果,算力与数据仍是瓶颈。
vLLM以PagedAttention和连续批处理见长，部署简单、吞吐高，更适合在线推理服务；DeepSpeed更侧重训练与超大模型分布式推理，生产在线场景通常首选vLLM。
批处理大小直接决定算力饱和度：小batch下kernel受限于访存与启动开销，SM占用率低；增大batch可提升算术强度，使吞吐近线性增长，直至显存带宽或容量触顶，之后收益递减且延迟与OOM风险上升。
核心坑在切块与召回：需语义切分、BM25加向量混合检索与重排序，并处理增量更新、权限隔离和引用校验，同时建立召回率与忠实度的离线评测闭环。
光子计算在AI算力领域具有理论优势（高带宽、低功耗、天然并行性），但目前面临光电转换损耗、器件集成度、可编程性等工程瓶颈，短期内更可能作为特定场景（如矩阵运算加速）的补充方案，而非全面替代电子芯片的通用算力基础设施。