Google DeepMind发布SkillSmith研究：将模型权重作为LLM额外模态

摘要与判断

Google DeepMind 提出名为 SkillSmith 的新研究，将模型权重作为大语言模型原生读取的额外模态。该方法通过摄入现有前缀权重和描述文本，在推理阶段直接输出体现目标技能的新权重，将技能组合从训练过程转变为推理操作。这一“指令引导的参数合成”方法在性能上超越了传统的纯文本或纯权重适配，为模型能力的动态扩展提供了新的研究思路。

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引用和原文

• New research from Google DeepMind. (bookmark it) SkillSmith treats model weights as an add
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