RI方法缓解模型合并跨任务干扰

2026年10月16日，arXiv Computer Vision 刊出由 Pratik Ramesh 等作者完成的研究，针对独立训练的专家模型在合并时出现的跨任务干扰问题，提出轻量适配框架 Resolving Interference（RI）。该框架将专家模型解耦为与其他任务空间功能正交，从而降低干扰。报道称，RI 仅需无标注辅助数据作为输入，不需要任务数据，因此可用于数据稀缺场景；其代码库已公开。在效果上，报道称 RI 将现有最优合并方法性能最高提升 3.8%，对未见域泛化最高提升 2.3%，并对辅助数据来源稳健、对合并超参数调优显著更不敏感。目前该事件仅有这一篇报道，尚无后续跟进或相互矛盾的说法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。