NeurIPS2025 Spotlight | RobustMerge: 多模态大模型高效微调模型合并的全新范式

中科院、中山大学与北大团队提出RobustMerge，首次揭示PEFT模型合并失败主因是“方向不鲁棒”，并提出无需训练的高效解决方案。实验显示，该方法在8个已见任务上平均准确率提升3.4%，4个未见任务性能提升4.5%，部分超越联合训练模型。研究成果被NeurIPS 2025 Spotlight收录，代码与数据已开源，为多任务AI系统提供低成本、高泛化、隐私友好的模型融合新路径。
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