待验证50% 置信权衡取舍精确时间
MoE模型的分布式部署引入了专家路由决策可预测性攻击、跨节点数据传输中间人风险及多数据中心数据主权管辖争议等额外攻击面
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/17
首次发现
来源
相关事实
待验证数据增强、在线修正（DAgger算法）与扩散策略（Diffusion Policy）等方法被提出以弥合专家演示分布与真实部署分布之间的鸿沟68% 相似待验证自建私有化部署可将模型推理和数据处理保留在企业自有基础设施内，规避数据被用于模型训练及跨境传输合规风险（如 GDPR、中国数据安全法）67% 相似待验证MoE专家并行架构中不同专家分布在不同GPU上，路由决策需要跨设备的All-to-All通信，该通信开销在高并发时成为系统瓶颈65% 相似待验证在线大模型适合能力要求高的智能体任务，本地模型适合隐私敏感的知识库任务，混合策略可兼顾效果与安全65% 相似待验证混合推理（Hybrid Inference）架构将敏感数据推理任务路由至本地私有模型，将安全要求较低的通用查询路由至公有云API64% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/541388MCP
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