在计算机视觉领域，目标检测任务始终是核心挑战之一——它要求算法不仅能识别图像中的目标类别，还需精确定位目标的位置（通常以边界框表示）。2015年，由Ross Girshick等人在《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》中提出的Faster R-CNN，彻底革新了目标检测的技术路径：它首次将“区域提议（Region Proposal）”与“目标检测”两个核心步骤整合到单一神经网络中，大幅提升了检测速度与精度，成为后续众多目标检测算法（如Mask R-CNN、FPN等）的基础。
在大语言模型（LLM）飞速发展的今天，“规模即能力”似乎成了行业共识——模型参数从百亿级跃升至万亿级，性能随之提升，但训练与推理的算力成本也呈指数级增长。当稠密模型（如早期GPT-3）因参数规模逼近算力天花板时，MoE（Mixture of Experts，混合专家）模型凭借“稀疏激活”的核心思路，成为平衡“大参数规模”与“低算力消耗”的关键技术。它不追求让所有参数同时工作，而是让不同“专家”各司其职，最终在效率与性能间找到了最优解。
