MoE应对多模态挑战综述获IJCAI 2026接收

2026年10月30日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Liangwei Nathan Zheng 等人的综述论文，主题为用混合专家（MoE）应对多模态学习挑战。该综述从高效多模态引擎、多模态表征学习器和多模态适配器三个视角展开，指出 MoE 通过选择性专家激活将计算成本与参数增长解耦，并缓解模态冗余，同时识别出可解释路由、专家通信、模态集成与终身多模态学习等研究空白。报道称该综述已被 IJCAI 2026 接收；此次发布的最新替换版本是此前版本的扩展版，而此前版本曾提交 ACM Computing Survey 接受同行评审。目前进展为论文以扩展版形式公开于 arXiv，并被 IJCAI 2026 接收。

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