小明在 2025 年使用 AI 模型，將自己的照片轉換為公仔風格影像。該模型在維持生成品質的同時，也能在模型規模較大的情況下兼顧運算效率。下列何者最能敘述此模型可能採用的設計方式？
答案 （B）
核心概念
稀疏專家混合（Sparse MoE）架構把模型拆成多組「專家」子網路，並以路由機制決定每個輸入該送給哪幾位專家處理。結果是模型的「總參數量」可以很大（表達能力強、品質好），但每次推論實際啟動的「有效參數量」只有一小部分（運算量低、效率高）。這正好解決題目所說的「模型規模大又要兼顧運算效率」這個看似矛盾的需求。
答題技巧
快速判斷技巧：題目出現「模型很大」＋「但運算還是有效率」這組矛盾條件，答案就是 MoE（稀疏專家混合）。這是它唯一的招牌賣點。
易錯陷阱：(C) GAN 對熟悉影像生成的人有很強吸引力。分辨點在題目強調的是「效率」而非「品質手法」——GAN 解決的是怎麼生得像，MoE 解決的是怎麼又大又快。題目問哪個問題就答哪個。