论文提出SuperAI跨架构多模型能力融合框架
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Jingtong Dou 等在 arXiv 论文（cs.AI）中提出 SuperAI，一种跨架构多模型融合框架，将多个源模型的互补能力注入宿主模型。方法上，先利用共享锚点样本和 PCA 构建任务相关的低维功能子空间，再用正交 Procrustes 映射对齐源模型与宿主模型的表示，最后以轻量残差 MLP 学习并注入能力增量。 基于论文摘要，实验覆盖 3 个宿主模型和 15 个能力领域，作者称 SuperAI 的平均领域分数高于所评估的跨架构融合方法，并在源模型数量增加时更好地保留通用能力；消融实验支持正交对齐、非线性残差映射和联合监督的作用。结果为作者声称，尚待独立验证。
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报道时间线
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- arXiv · cs.AISuperAI：通过正交对齐融合异构基础模型能力
SuperAI是一种跨架构多模型融合框架，通过共享锚点样本提取低维任务表征，利用PCA和正交Procrustes映射对齐源模型与宿主模型，并以残差MLP注入能力增量。基于论文摘要，实验覆盖3个宿主模型和15个能力领域，结果显示其平均领域分数高于所评估的跨架构融合方法，并在源模型数量增加时更好地保留通用能力；消融实验支持正交对齐、非线性残差映射和联合监督的作用。
- arXiv · cs.AISuperAI提出跨异构基础模型能力融合框架
SuperAI提出一种跨架构多模型融合框架，通过正交对齐多个源模型与宿主模型的任务相关低维表示，组合其互补能力。方法先利用共享锚点样本和PCA构建功能子空间，再用正交Procrustes映射协调表示，并以轻量残差MLP学习注入宿主模型的增量。基于论文摘要，在三个宿主模型和15个能力域上的实验显示，该方法的平均域分数高于所评估的跨架构融合方法，并能在源模型数量增加时更好地保持通用能力。
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