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  1. TOOL · CL_289520 ·

    新的SMAT方法以最小的开销增强了AI模型合并

    研究人员开发了SMAT（简单合并感知训练），一种提高合并后AI模型性能的新颖方法。SMAT通过模拟缩放、掩码和扰动等常见合并操作，解决了现有合并感知训练技术的局限性。该方法在模拟合并参数下优化了专家损失和预期损失，从而在各种语言和视觉-语言模型上实现了显著的性能提升，而额外的训练成本却很小。