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　　近实时调度：通过实时统计数据流特性，动态调整专家分配以适应输入数据的变化。调度算法能够在毫秒级时间内收敛到优化的静态专家部署模式，确保推理过程的高效性和一致性。该机制通过迭代优化专家分配，显著降低了动态调整的计算开销。动态监控：实时跟踪专家激活数据和系统资源占用情况，为调度决策提供准确依据。监控任务在独立的计算流中运行，避免对推理主流程的干扰，保障系统整体效率。动态专家权重访问与摆放：通过层间流水线设计，实现专家权重和分配的动态调整。系统在推理过程中并行处理权重更新和数据流分配，支持高效的专家动态摆放。流水线设计允许在不中断推理流程的情况下完成权重调整，显著降低高负载场景下的推理延迟。