免訓練合併

深度分析

Darwin Family：以 MRI‑Trust 演化合併與權重空間重組提升語言模型推論

研究探討是否能在不再訓練的情況下，透過參數空間重組提升大型語言模型推理能力。方法以14維基因組控制細粒度合併，並以MRI診斷指標與可學習信任參數融合，配合跨架構對齊與進化搜尋。結果顯示Darwin家族在多項推理基準上優於父模型，證明診斷導向的演化合併具實用性。