MATCHA：显式多对多层映射对齐跨模型激活

Alina Sudakov 等作者提出跨模型激活对齐方法 MATCHA，通过从提示词中联合学习层映射与层共享特征映射，把源模型到目标模型的激活对齐分解为两部分：一个层映射，其输出是可提取检查的 target-by-source 显式矩阵；以及隐藏空间之间的层共享特征映射。作者称该方法实现了源模型到目标模型的激活对齐。 该研究发布在 arXiv cs.LG，属一手论文，目前结论限于作者自述的方法设计与验证，尚无独立复现或第三方评估。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。