DARE

标题自称「语言模型是超级马里奥」的合并论文：把大部分权重差随机置零、再缩放剩下的，作者宣称能力可被吸收进另一个模型。稀疏化比例等具体超参本课未取正文，一律不给数值。

生产方式：AI 生成AI 生成，仅供参考签发：晓黎学习复核：2026年11月8日被 3 个词条引用

合并路线的第三篇：做法是把大部分权重差随机置零、再缩放剩下的，标题的说法是能力可以被吸收进另一个模型。摘要给的是作者的主张和做法，不是对任意任务成立的定律。见 任务向量、TIES-Merging。

课拦下的一处误读：把「置零再缩放」读成「能力本来就在少数参数里，删了也不亏」。能不能不亏，只能在你的留出集上看；稀疏化比例这类具体超参本课未取正文，一律不给数值。案例门槛（教学虚构）里那条「与未置零的直接相加相比」的对照写法，就是给这种主张上证据约束的示范。见 留出集、模型合并。

互链

链接来自概念卡正文里的双链，编译时能解到本期词条集的才成为站内链接。

反链（3）

出现在哪些课时里（1）

判据与「课时正文里能不能点出来」是同一个：那一节确实提到了它。点课时走当前页跳转， 它是导航，不是词条链接。

关联图

只画这一条与它直接相连的词条，边与上面两区同源。可拖拽、可缩放，点节点是新标签。

以列表方式看这 6 个节点

出处

路径是本地知识库（Obsidian 库）里的位置，正文与概念卡逐字对应。

  • 课程正文用法归纳不训新能力，也能把能力搬进小模型packages/db/prisma/lesson-content/distill-and-merge.md
  • 课程正文用法归纳课程派生词条 · 模型训练与后训练

编译入库：2026年11月2日。词条由知识库编译而来， 修正要回到概念卡改，再重新编译。