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。