FleetPilot：实例级LLM个性化转向框架论文发布

Du等人发布FleetPilot论文，提出一种LLM个性化转向框架：从用户数据动态生成样本级干扰向量并注入模型前向过程，无需传统个性化微调。 方法包括在匹配的对比、注意力和MLP层做激活引导，以及查询条件聚合模块。基于论文摘要，作者称其在文本生成和Web函数调用任务中持续带来显著性能提升，在快速变化和数据稀疏场景优势尤其明显，并减少训练周期、存储与推理延迟开销较轻。代码以匿名链接开放。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。