TWIML 讨论：未来基础模型可直接从已有权重学习
samcharrington · x · 2026-07-28
模型也能当数据：一种新的训练思路
这期 TWIML 采访中，St. Gallen 大学教授 Damian Borth 认为，基础模型继续进步正面临两大瓶颈：高质量预训练数据越来越难找，训练成本也越来越高。
核心观点
- 他们提出的 weight space learning 把已经训练好的神经网络本身视为一种新数据模态。
- 不再每次都从原始文本、图片重新开始，而是从已有模型权重里“学习被压缩过的知识”。
这意味着什么
- 这种方法有望显著降低特定领域模型的开发成本。
- 未来的 foundation model 可能不只是训练在不断扩大的原始数据集上，也可能训练在“模型集合”上。
文中提到的相关工作
- GeoSANE：从模型而不是数据中学习地理表示
- Towards Scalable and Versatile Weight Space Learning
- Neural Network Weights as a New Data Modality
- Predicting Neural Network Accuracy from Weights
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