NVIDIA 框架让冻结模型边部署边学习，医疗任务最高提升 34.2%
nvidia · hf · 2026-10-10
NVIDIA 提出一个 model-agnostic 框架，让部署后冻结的 LLM/VLM 不改权重也能持续从实际案例中学习，直击医疗等领域知识快速过期的痛点。
- 三种外部专长：引导推理与工具使用的 Skill、存储有据可依事实的 Knowledge Memory、保存视觉示例的多模态知识库
- 验证策略：不依赖固定验证集，只有当更新在新案例上有益且不损害旧案例表现时才保留
- 在覆盖临床诊断、工作流、医学推理及视觉推理的 6 个基准上，配合 4 个开源与闭源基座模型，医疗任务最高提升 34.2%
- 框架可泛化到未见案例、免再优化即可迁移到其他模型，且适用于非医疗领域
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