大语言模型微调是否必须依赖人类可读文本？DASA 方法通过激活梯度反馈优化连续嵌入实现等效或更优适配

DASA 使用冻结参考模型的激活梯度反馈引导连续合成输入嵌入优化，直接用于下游微调而无需离散 token 投影。在 Llama 与 Qwen 家族 1B–32B 模型、6 个基准上，DASA 达到与自然文本数据相当或更优的性能，多数对比超越 GRADMM，并实现 3.6–4.9 倍加速、峰值 GPU 内存相当。