待验证60% 置信解决方案精确时间
对视觉大模型做下游任务微调时，可选择只微调后端LLM、只微调前端Encoder、两部分都训练，或指定训练特定层和模块
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来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/11
首次发现
来源
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相关事实
待验证多模态架构中的Encoder需要提前预训练，开源多模态大模型训练时除了内部LLM还必须专门训练前面的Encoder78% 相似待验证预训练+微调范式源自NLP和计算机视觉领域，其核心是大规模数据预训练学到通用底层特征，下游任务用少量标注数据适配76% 相似待验证插件式模块在不改变预训练VLA主干参数结构的前提下，额外插入轻量编码器或适配器，把场景token作为附加条件注入策略网络的特征流中；其训练成本低、迁移快，但表达能力受限于适配器容量。75% 相似待验证视觉大模型的知识体系可以分为预训练和下游任务适配两大板块74% 相似待验证真正可用的 1-bit 级别大模型将是一类全新训练（引入量化感知训练QAT）的模型，而非对现有模型的事后压缩73% 相似
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