本文介绍了一种名为自适应模型融合（AdaMerging）的技术，该技术通过无监督学习自动优化模型融合系数，显著提升任务性能和泛化能力。实验表明，AdaMerging 在数据分布漂移情况下表现出更强的鲁棒性，并在多个数学任务中展现出优异的算术能力。

本文介绍了一种名为自适应模型融合（AdaMerging）的创新技术，该方法通过无监督学习自动调整模型融合系数，显著提高了性能和泛化能力。实验表明，AdaMerging在处理数据分布漂移时表现出更强的鲁棒性，相较于现有方案提升了11%。

本文介绍了自适应模型融合（AdaMerging）技术，通过无监督任务算术方案自动学习模型融合的系数，无需依赖原始训练数据。实验结果表明，AdaMerging 在性能上有显著的11%改进，并且在应用于未见过的下游任务时表现出更好的泛化能力和鲁棒性。