扩散模型生成新模型权重的设想

开发者 zsakib 提出让 latent diffusion 或 flow matching 像生成图像一样生成新的模型权重，并为已有权重进行“inpaint”修补，以复用 Hugging Face 上已有模型的训练成果。其依据是权重空间存在冗余，不同模型早期学到的通用模式也高度相似。 这一设想试图把预训练模型的成果转化为可生成、可局部修改的权重，但各层权重维度怪异且不规整，导致生成和修补难度较高；目前仍是未经验证的开放式探索。

AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。