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GRAFT：持续多教师蒸馏统一视觉基础模型
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AI 综述
2026年10月5日，arXiv 计算机视觉（一手）报道，研究者提出 GRAFT，一种持续多教师蒸馏框架，让统一骨干网络从开放式基础模型序列中逐步习得能力。新教师加入时，GRAFT 将已蒸馏模型作为教师以保留既有能力，学生同时从旧模型与新教师学习，并引入 Teacher Specific Readout Tokens 与 Geometry Agnostic Relational Loss 调和异构教师的表征几何。目前该报道为事件首发，尚无后续验证或矛盾信息。
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最新进展10月5日 12:00
研究者提出 GRAFT 框架，通过持续多教师蒸馏扩展统一视觉基础模型。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv · Computer VisionGRAFT：通过持续教师蒸馏扩展聚合式基础模型
研究者提出 GRAFT，一种持续多教师蒸馏框架，让统一骨干网络从开放式基础模型序列中逐步习得能力。新教师加入时，GRAFT 将已蒸馏模型作为教师以保留既有能力，学生同时从旧模型与新教师学习，并引入 Teacher Specific Readout Tokens 与 Geometry Agnostic Relational Loss 调和异构教师的表征几何。
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当前热度 7·可比范围峰值 10（10月5日 13:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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