Fusão de Modelos em LLMs, MLLMs e Além: Métodos, Teorias, Aplicações e Oportunidades. ACM Computing Surveys, 2026.
Leia sobre métodos e teorias para combinar diferentes modelos de linguagem em um só, juntamente com suas aplicações e oportunidades.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.
Grátis · sem cartão · cancele quando quiserFusão de Modelos em LLMs, MLLMs e Além: Métodos, Teorias, Aplicações e Oportunidades. ACM Computing Surveys, 2026.
Awesome-Model-Merging-Methods-Theories-Applications tem 769 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 46 vezes. Está em desenvolvimento ativo desde 2024. Os seus principais temas são: attack-defense, continual-learning, diffusion-models, ensemble-learning.
Fusão de Modelos em LLMs, MLLMs e Além: Métodos, Teorias, Aplicações e Oportunidades. ACM Computing Surveys, 2026.
Awesome-Model-Merging-Methods-Theories-Applications é um projeto de código aberto.
Sim. Awesome-Model-Merging-Methods-Theories-Applications é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/ennengyang-awesome-model-merging-methods-theories-applications.html)