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ATM：通过交替调优与合并来改进模型合并
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新方法（ATM），通过优化任务向量选择，提高多任务学习中的模型合并效率，计算机视觉和自然语言处理任务的准确率最高可提升20%。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法（ATM），旨在提高多任务学习中的模型合并效率。
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ATM方法将模型合并视为交替调优与合并的单步迭代过程。
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该方法通过优化任务向量的选择，在单一数据和计算要求下取得最佳结果。
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在计算机视觉和自然语言处理任务中，准确率最高可提升20%。
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研究显示出强大的实证和理论支持。
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