# LRMoE: жады шектелген түйіндерде тиімді БМ оқыту үшін сұраныс бойынша жүктемені қайта калибрлеу

> Толық мәтін ағылшын тілінде

**Published:** 2026 ж. 30 қазан
**Author:** Jiaming Hu, Zhida Jiang, Zhaolong Xing, Yu Li, Zhen Chen, Ke Zhang
**Source:** arXiv — cs.AI
**Language:** en-US
**HTML:** https://aiqazaqstan.com/kk/articles/lrmoe-demand-side-load-re-calibration-for-efficient-moe-training-on-memo

arXiv:2610.37720v1 Хабарландыру Түрі: жаңа Аннотация: Сарапшылардың сирек қоспасы (ТМ) үлгілері веб-қосымшалар үшін ауқымды сыйымдылықты ұсынады, бірақ біркелкі емес маршруттау есептеу және байланыс кедергілерін тудырады. Қолданыстағы орналастыру және репликация әдістері бұл жұмыс жүктемесін қайта бөледі, бірақ…

> Материал бастапқы дереккөзден алынған: **arXiv — cs.AI**
> [Толық мәтінді arXiv — cs.AI сайтында оқу](https://arxiv.org/abs/2610.37720)

**Тегтер:** #arXiv #GPU & Суперкомпьютеры

---

*AI Qazaqstan — non-commercial informational portal about AI in Kazakhstan. Machine translations and summaries are AI-generated.*