LLM 模型合并上线生产实战：用 TIES/DARE、校准集与能力回归门禁降低参数干扰
模型合并能在不重新训练的情况下组合多个微调模型，但参数冲突、Tokenizer 不一致与能力互相覆盖会放大上线风险。本文讲清 TIES、DARE、校准集选权、制品指纹与回归门禁的生产方法。
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模型合并能在不重新训练的情况下组合多个微调模型，但参数冲突、Tokenizer 不一致与能力互相覆盖会放大上线风险。本文讲清 TIES、DARE、校准集选权、制品指纹与回归门禁的生产方法。