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奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，奇异值分解则是特征分解在任意矩阵上的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。
Training-free Task Classification for Multi-Task Model Merging
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SVD-Surgeon: Optimal Singular-Value Surgery for Large Language Model Compression
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Model soups need only one ingredient
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参考链接
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