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GRAFT：持续多教师蒸馏统一视觉基础模型

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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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LatestOct 5
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。

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Oct 5, 2026
  1. arXiv · Computer Vision
    GRAFT：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。

Heat trend

Current heat 7·Comparable peak 10（Oct 5）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct5Oct5Oct5Oct6

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.