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研究者提出低秩激活引导的参数高效决策算子
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AI 综述
2026年10月7日，研究者在 arXiv 发表成果，提出一种基于低秩激活引导的 System-1 决策算子。该算子通过行为克隆向冻结的语言模型注入技能，将参数成本降低约两个数量级。评测显示，其默认算子仅需 330K 参数即可匹敌 1.33M 参数的强化学习算子，并能在无精度损失的前提下，将原本需要 3,685 个 token 的推理过程大幅压缩至 6 个 token 的决策输出。该方案跨 5 项任务和 3 个基座模型均验证有效，且所注入的技能支持在推理阶段直接进行相加、插值和热插拔。
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最新进展10月7日 12:00
研究者提出低秩激活引导决策算子，大幅压缩参数与推理 token 且支持技能热插拔。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv 机器学习学会决策而非推理：基于低秩激活引导的参数高效决策算子
研究者提出一种通过行为克隆训练的 System-1 决策算子，利用低秩激活引导向冻结语言模型注入技能，将参数成本降低约两个数量级。其默认算子仅用 330K 参数即可匹敌 1.33M 参数的强化学习算子，并将 3,685 token 的推理过程压缩至 6 token 决策且无精度损失。该方法跨 5 项任务和 3 个基座模型均有效，且技能支持在推理时直接相加、插值与热插拔。
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