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有别于传统的固定系数(固定超参)的aux loss，昆仑万维在MoE训练的不同阶段让模型自适应的选择合适的aux loss超参系数，从而让Drop Token Rate保持在合适的区间内，既能做到expert分发的平衡，又能让expert学习具备差异化，从而提升模型整体的性能和泛化水平。在MoE训练的前期，由于参数学习不到位，导致Drop Token Rate太高(token分布差异太大)，此时需要较大的aux loss帮助token load balance；在MoE训练的后期，昆仑万维希望Expert之间仍保证一定的区分度，避免 Gating倾向为随机分发Token，因此需要较低的aux loss降低纠偏。

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王中王一肖一特一中也有研究显示，用户仍然有主观能动性，也并非一味被动接受算法的投喂。宾夕法尼亚大学的杨天、黄圣淳等研究发现，喜欢用今日头条看娱乐信息的人，也顺便看了新闻。也就是说，人们使用算法驱动的信息分发平台之后，并没有陷入娱乐的茧房中不可自拔，而是随着娱乐信息消费增加，新闻信息的消费也增加。从传播的角度上讲，这个研究的结果很有意义，因为它提出了一个反常识的发现：算法平台上的消费者不仅没有娱乐至死，而是也履行着“好公民”的职责。