● 东南大学耿新团队：模型不是不会做，而是被「挤掉了能力」丨 CVPR 2026

📌 一句话摘要 本文解读了东南大学耿新团队在 CVPR 2026 上发表的论文《Model Merging in the Essential Subspace》，该研究提出了一种名为 ESM 的新方法，通过识别并分离模型内部决定任务性能的「关键子空间」，有效解决了多任务模型融合中因知识冲突导致性能

● 技术洞察：模型融合的分析步骤

📌 一句话摘要 解释了 OpenRouter 模型融合中的“融合前评判”步骤，该步骤会在不同维度上比较 LLM 的输出。 📝 详细摘要 这条推文提供了关于“模型融合”流程如何运作的技术背景。它详细介绍了“分析”阶段，即在最终合成发生之前，通过一个预融合的评判步骤来评估和比较来自各种 LLM 的输

● OpenRouter 推出模型融合 (Model Fusion) 实验

📌 一句话摘要 OpenRouter 推出了一项名为“模型融合”的新实验，允许用户在无需订阅的情况下结合多个 LLM 的输出。 📝 详细摘要 OpenRouter 发布了一项名为“模型融合”的公开实验。此功能允许用户利用多个 LLM，分析它们的输出，并将结果融合为一个优化后的回复。它旨在通过综合

● 完成模型融合：使用可自定义的评判器

📌 一句话摘要 描述了 OpenRouter 模型融合的最终评判步骤，并邀请用户提供反馈。 📝 详细摘要 模型融合过程的最后一步是将分析后的结果输入到一个可自定义的评判器中。推文最后邀请用户尝试这项新实验并提供反馈，并直接链接到了该工具页面。 📊 文章信息 AI 评分：80 来源：OpenRo

● 三星发力大模型！三星研究院联合北大发布 M2RL，系统揭秘多领域 RL 训练机制

📌 一句话摘要 三星研究院联合北大发布 M2RL 研究，系统对比了多领域强化学习中“混合训练”与“专家融合”两种范式的性能边界与内在机制。 📝 详细摘要 本文详细介绍了三星研究院与北京大学合作的 M2RL 项目及其技术报告 R2Mixer。研究针对大模型在数学、代码、Agent 等多领域强化学习