待验证50% 置信观点精确时间
Tev-27B 的泛化能力限于相似领域（计算、数学）；迁移到全新领域（法律研究、硬件设计）大概率需要重新训练。
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/14
首次发现
有效期至：2027/1/12
来源
涉及实体
相关事实
待验证当底层KT模型发生变化（如从BKT迁移到DKT）或教学优先级调整时，掌握度阈值必须重新校准62% 相似已验证跨域微调时学习率过大会破坏预训练权重，过小则几乎学不动，需权衡设置61% 相似待验证行业基准测试正从MMLU、HumanEval转向更贴近真实工程场景的SWE-bench等下一代基准，原因是前者存在数据污染风险且难度上限不足以区分顶尖模型61% 相似待验证不同模型的表征空间并不天然对齐，架构、维度、训练数据都可能不同，这是C2C需解决的核心技术难点60% 相似待验证联邦学习存在挑战：模型更新可能通过梯度反演攻击泄露训练数据统计特征，且各车辆数据分布差异大时容易引发non-IID问题导致收敛困难或性能下降60% 相似
引用此条事实
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