arXiv · cs.CL· Rui Shi·· 7 天前精选AI 评分54
WeAct 论文提出动态权重切换作为 Agent 内部动作
WeAct: Dynamic Weight Switching as Agent Actions
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Rui Shi
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.26847v1
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AI 导读
Rui Shi 等发布 arXiv 论文 WeAct，在冻结骨干上训练能力专属 LoRA 适配器，并把适配器选择加入 Agent 动作空间，用原生 tool-calling 接口按需组合能力。在 8 个 deep-research 基准上，Qwen3-32B 加 WeAct 比全量微调平均准确率高 6.2% 且计算更少，比最强静态 LoRA 合并方法高 27.5%，并支持不改动骨干的模块化持续扩展。
推荐理由
把适配器选择纳入 Agent 动作空间来缓解灾难性遗忘，在 8 个 deep-research 基准上给出了与全量微调的对比数字。
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