ModelGiF：模型功能距离的梯度场
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。模型梯度场 (ModelGiF) 作为一种从异构的预训练模型中提取同质表示的方法，通过计算模型间的 ModelGiF 相似性来量化模型功能距离，并在任务相关性估计、知识产权保护和模型遗忘验证等测试中验证了其有效性与优越性。
Manifold Diffusion Fields（MDF）是一种用于学习定义在黎曼流形上的连续函数的生成模型。该方法利用谱几何分析的见解，在流形上定义了一种内在坐标系统，并使用显式参数化来表示函数。实验结果表明，MDF可以更好地捕捉这些函数的分布，具有更好的多样性和保真度。
