Linear-MoE统一序列建模，长文本处理迎来革命性突破

Linear-MoE技术突破长序列处理的技术壁垒，其创新架构包含三大核心：

1. ‌统一框架‌：兼容Transformer、State Space Model（SSM）等多种序列建模范式
2. ‌动态路由‌：专家混合（MoE）层自动分配简单/复杂任务至不同计算模块
3. ‌并行优化‌：序列切分与专家分布协同，实现128k token文本的实时处理

性能对比：

• 在PG19长篇小说理解任务中，处理速度较传统Transformer提升320%
• 支持8M token基因序列分析，错误率降低至0.7%（SOTA水平）
• 在NVIDIA DGX系统上实现78%的硬件利用率，远超常规模型的45%

行业变革：

• 加速金融研报、医疗影像报告等长文档AI分析应用落地
• 使DNA序列预测模型训练成本从$230万降至$87万
• 为多模态大模型处理小时级视频数据提供基础架构支持