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6.2 协同的算法艺术：碰撞约束

6.2.1 基石：混合专家的加权合议

当多个AI“专家”同时对下一个token进行预测时，它们各自都会在包含数万个词汇的字典上，生成一个概率分布。如何将这些分布融合成一个更可靠的集体判断？最基础的方式，便是借鉴“混合专家”（MoE）的智慧，进行一次“加权合议”。

这并非简单的算术平均。一个被称为“门控网络”的智能调度者，会首先审视当前的上下文语境。如果上下文是“这家公司的第三季度财报显示，其净利润……”，门控网络可能会判断，此时“财务分析”AI专家的意见更为关键，因此会赋予它的概率分布一个更高的权重，比如0.7；而“文学叙事”AI专家的权重可能只有0.1。

最终，下一个token的概率分布，便是所有专家模型各自的概率分布，依据门控网络给出的权重，进行加权求和的结果。用一个简化的公式来表达，即：
$$
P_final(token) = Σ g_i(x) * P_i(token|x)
$$
其中，$P_i$是第i个专家的概率分布，而$g_i(x)$则是门控网络根据上下文x赋予该专家的权重。

这种加权合议的方式，如同一次高效的专家会议，确保了在特定问题上，最有发言权的专家的声音能够被更充分地听到。它是一种“软性”的融合，通过平滑各个模型的判断，使得最终的集体决策比任何单个专家的决策都更稳健。然而，这种方式也有其局限。它擅长“凝聚共识”，但在面对专家间剧烈的分歧时，可能会因为“和稀泥”而掩盖掉某个少数派的、却可能是天才的洞见。要实现更深刻的协同，我们需要引入更“硬”的约束。