Berkeley AI 团队提出 Population Serving：将推理流量转化为免反向传播的训练资源

Berkeley AI 团队提出 Population Serving 推理范式，让模型在服务用户的同时利用零阶方法完成训练。该方法服务同一模型的多个轻微扰动副本，根据各副本承接的实际流量打分并周期性合并，全程无需反向传播，每个用户查询仅需一次推理调用。