柏拉图任务向量：跨模型任务迁移新方法

1. 12:00
   arXiv：cs.LG

   Platonic Task Arithmetic：跨异构模型的任务向量迁移与组合

   研究者提出“柏拉图任务向量”假设，认为不同模型针对同一任务的参数更新是同一模型无关对象的投影，并引入形状与架构、嵌入维度无关的 Universal Task Descriptors 来记录任务功能效果。该描述符可通过最小二乘求解折叠进目标模型最后一层，或用低秩适配器联合拟合组合，无需逐图标签。在六个模型族、八项分类任务及音频-文本设置中，跨模型迁移保留了目标自身描述符 74-80% 的增益。

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