Guiding Mixture-of-Experts with Temporal Multimodal Interactions

📄 arXiv: 2509.25678v2 📥 PDF

作者: Xing Han, Hsing-Huan Chung, Joydeep Ghosh, Paul Pu Liang, Suchi Saria

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-30 (更新: 2025-10-08)

备注: 21 pages, 8 figures, 10 tables

💡 一句话要点

提出时序多模态交互引导的MoE架构，提升多模态模型性能与可解释性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 混合专家模型 时序建模 交互建模 动态路由

📋 核心要点

  1. 现有MoE模型忽略了多模态数据间随时间变化的交互信息，限制了专家 specialization 和模型推理能力。
  2. 提出一种新框架，利用量化的时序多模态交互信息引导MoE路由，使专家学习通用的交互处理技能。
  3. 实验表明，该方法在多模态基准测试中表现出更优的性能和可解释性，验证了时序交互信息的有效性。

📝 摘要（中文）

混合专家模型(MoE)架构已成为大规模多模态模型的关键。然而，它们的路由机制通常忽略了模态之间信息丰富的、随时间变化的交互动态。这种限制阻碍了专家 specialization，因为模型无法显式地利用内在的模态关系进行有效的推理。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的框架，该框架使用量化的时间交互来引导MoE路由。一个多模态交互感知路由器学习根据交互的性质将tokens分派给专家。这种动态路由鼓励专家获得可泛化的交互处理技能，而不仅仅是学习特定于任务的特征。我们的框架建立在时间多模态交互动态的新公式之上，这些动态用于指导专家路由。我们首先证明这些时间多模态交互揭示了跨应用程序的有意义的模式，然后展示了如何利用它们来改进基于MoE的模型的设计和性能。在具有挑战性的多模态基准上的综合实验验证了我们的方法，证明了增强的性能和改进的可解释性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于MoE的多模态模型在路由决策时，未能充分利用模态之间随时间变化的交互信息。这种忽略导致专家只能学习到任务相关的特定特征，而无法泛化到不同的交互模式，限制了模型的性能和可解释性。

核心思路：论文的核心在于利用量化的时序多模态交互信息来指导MoE的路由过程。通过显式地建模模态间的交互动态，模型可以根据不同交互的特性将tokens分派给合适的专家，从而使专家能够学习到通用的交互处理能力。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 时序多模态交互建模模块：用于提取和量化模态之间随时间变化的交互信息。2) 多模态交互感知路由模块：根据提取的交互信息，动态地将tokens分派给不同的专家。3) 混合专家模块：由多个专家组成，每个专家负责处理特定类型的交互模式。整体流程是，输入多模态数据，经过时序多模态交互建模模块提取交互信息，然后由多模态交互感知路由模块根据交互信息将tokens分派给不同的专家进行处理，最后将专家的输出进行融合得到最终结果。

关键创新：最重要的创新点在于提出了利用时序多模态交互信息来指导MoE路由的思想。与现有方法相比，该方法能够显式地建模模态间的交互动态，并将其用于路由决策，从而使专家能够学习到更通用的交互处理能力。

关键设计：论文提出了时间多模态交互动态的新公式，用于量化模态间的交互信息。具体的技术细节包括如何选择合适的交互建模方法、如何设计多模态交互感知路由模块的结构、以及如何训练整个模型等。损失函数的设计可能包含路由损失，用于鼓励专家 specialization，以及任务相关的损失函数，用于优化模型性能。

📊 实验亮点

论文在多个具有挑战性的多模态基准测试中验证了该方法的有效性。实验结果表明，与现有的MoE模型相比，该方法在性能上取得了显著提升，同时提高了模型的可解释性。具体的性能提升数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要理解和处理多模态时序数据的场景，例如：人机交互、多模态情感识别、多模态行为分析、医疗诊断等。通过利用模态间的交互信息，可以提升模型在这些任务上的性能和鲁棒性，从而实现更智能、更可靠的应用。

📄 摘要（原文）

Mixture-of-Experts (MoE) architectures have become pivotal for large-scale multimodal models. However, their routing mechanisms typically overlook the informative, time-varying interaction dynamics between modalities. This limitation hinders expert specialization, as the model cannot explicitly leverage intrinsic modality relationships for effective reasoning. To address this, we propose a novel framework that guides MoE routing using quantified temporal interaction. A multimodal interaction-aware router learns to dispatch tokens to experts based on the nature of their interactions. This dynamic routing encourages experts to acquire generalizable interaction-processing skills rather than merely learning task-specific features. Our framework builds on a new formulation of temporal multimodal interaction dynamics, which are used to guide expert routing. We first demonstrate that these temporal multimodal interactions reveal meaningful patterns across applications, and then show how they can be leveraged to improve both the design and performance of MoE-based models. Comprehensive experiments on challenging multimodal benchmarks validate our approach, demonstrating both enhanced performance and improved interpretability.