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LLM推理在不重新训练的情况下适应冻结的工业模型

研究人员开发了一个名为ROAM（Reasoning-Driven Open Adaptation for Specialist Models）的新框架，旨在无需重新训练即可将冻结的专家模型适应新场景。该方法利用大型语言模型（LLMs）的世界知识和推理能力，将所有修正限制在低维潜在空间内。ROAM在概率框架下融合了LLM生成的场景判断和在线观测，并包含一个风险约束机制，以抑制不可靠的修正，并在证据不足时回退到原始模型。实验表明，ROAM…