arXiv:2611.05804v1 Announce Type: new Abstract: Expert deactivation at inference time changes both token routing and expert weights, and its effect on performance depends on how these changes are implemented. We compare removal, freezing, remaining-expert renormalization, and unnormalized re-routing on identical disabled sets across five instruction-tuned checkpoints from four model families, with a base OLMoE checkpoint as an additional comparison. We develop a weight-sum model that relates the loss of expert contributions and changes in branch scale to the weight rule used during training. W
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月6日 · 原文日期：2026年11月5日
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人工核验：尚无核验记录
