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　　猫眼电影记者 单芳 报道P6F3X2M7T9QJ8L1B4WZR

在工业级大语言模型（LLM）应用中，动态适配任务与保留既有能力的 “自进化” 需求日益迫切。真实场景中，不同领域语言模式差异显著，LLM 需在学习新场景合规规则的同时，不丢失旧场景的判断能力。这正是大模型自进化核心诉求，即 “自主优化跨任务知识整合，适应动态环境而无需大量外部干预”。

为解决此问题，北邮百家 AI 团队与腾讯 AI Lab 团队提出参数高效的对抗性混合专家架构 MoE-CL，专门用于 LLM 的自进化持续指令微调。其核心设计在于 “解耦 LoRA 专家” 与 “GAN 对抗降噪” 的结合：为每个任务配置专属 LoRA 专家以保留任务特定知识，避免参数更新相互干扰；同时设置共享 LoRA 专家，通过生成对抗网络（GAN）中的任务感知鉴别器抑制无关噪声，确保跨任务知识高效且精准传递，最终实现 “知识保留” 与 “跨任务泛化” 的平衡，这也是 LLM 自进化的核心逻辑。

从实验效果来看，MoE-CL 的自进化能力已在实际场景与基准测试中得到验证。在腾讯真实业务场景 A/B 测试中，它将人工介入成本降低 15.3%；在公开 MTL5 跨域基准与工业级 Tencent3 基准测试中，其平均准确率优于现有主流方法，且在不同任务训练顺序下保持稳定，证明其无需人工调整即可适配任务动态变化。

论文标题： Self-Evolving LLMs via Continual Instruction Tuning论文链接： https://arxiv.org/abs/2509.18133代码仓库：https://github.com/BAI-LAB/MoE-CL

01 引言

在数字经济蓬勃发展的当下，海量文本数据如潮水般涌入互联网平台。例如，新闻资讯的快速更新、电商平台的海量评论等多源异构数据每日激增，面临跨领域、高时效、强精度的多重挑战。若采用传统方案，为每种文本类型单独训练模型，将消耗巨大的计算资源与人力成本；而使用单一模型处理全领域文本，又因数据分布差异导致性能失衡，难以满足业务需求。在此背景下，亟需一种既能高效处理新任务，又能保留旧任务知识的通用技术方案。为此，我们提出 MoE-CL 大模型混合专家（MoE）持续学习架构，致力于打破传统方法的局限，以实现多领域文本任务的高效协同处理。使得大模型具备自进化能力：动态适应训练数据，自主优化跨任务知识整合。

02 方法

混合专家持续学习（MoE-CL）框架聚焦多任务学习中的知识积累与任务适应难题。其核心采用 Transformer 块的 LoRA 增强技术，重点优化前馈神经网络（FFN）层，通过引入低秩矩阵降低参数更新量与计算成本，同时提升学习效率。

MoE-CL 将 LoRA 专家分为任务特定与任务共享两类：前者专攻特定任务知识，后者提取跨任务通用信息。结合生成对抗网络（GAN）分离任务特定与共享信息，确保模型获取高质量共享知识。

架构上，N 层 LoRA 增强的 Transformer 块级联提取信息，最终由门控网络融合两类信息，为任务预测提供支撑。这种设计使模型既能满足任务特异性需求，又能利用任务共性，实现高效持续学习。

图 1：MoE-CL 的整体框架。MoE-CL 通过采用带有任务感知判别器的对抗性 MoE-LoRA 架构，缓解了灾难性遗忘问题。MoE-CL 主要由两部分组成，任务感知判别器优化和指令调整优化。

2.1 任务感知判别器优化

2.2 指令调整优化

03 实验

我们在 MTL5 和 Tencent3 两个评测基准上进行了实验，并将我们的方法与几种具有代表性的持续学习方法进行比较，以展示 MoE-CL 的有效性。

3.1 主实验结果

MTL5 和 Tencent3 评测基准上的实验结果如图 2，3 所示，有以下结论：

Tencent3 评测基准上的实验结果，使用腾讯混元作为基座模型。粗体和斜体表示根据主要评估指标准确率的最优和次优。

泛化能力与稳定性突出：相比所有基线方法，MoE-CL 平均准确率显著提升，且方差极小，在复杂任务中展现出优异的泛化能力与稳定性；知识迁移优势显著：MoE-CL 在正反向迁移上表现稳定，较 MoCL 更不易受后续任务影响，验证了生成对抗网络集成至混合 LoRA 专家网络的有效性；鲁棒性表现出色：面对不同任务序列顺序，MoE-CL 通过分离共享与特定任务专家的架构设计，在 MTL5 和 Tencent3 基准测试中展现出极强的鲁棒性 ，远超其他基线方法。

3.2 验证生成对抗网络的有效性

为验证对抗性 MoE-LoRA 架构对灾难性遗忘的抑制效果，本文构建了不含生成对抗网络（GAN）的 MoE-CL 对比版本。实验结果（图 4）显示，含 GAN 的 MoE 专家架构在持续学习任务中平均性能显著优于无 GAN 版本。这是因为 GAN 能够精准将特定任务信息分配至对应低秩适配器专家，有效规避任务间知识干扰，尤其在反向迁移（BwT）指标上表现突出，有力证明了 GAN 在防止灾难性遗忘方面的关键作用。

图 4：生成对抗网络对 MoE-CL 的影响。三个指标都是数值越大表明性能越好。

3.3 离线 A/B 测试

在腾讯真实文本分类任务中，模型依据置信度得分自动判定内容样本类别：超出阈值的样本被直接标记为合规（白样本）或不合规（黑样本），无需人工介入。剔除率作为核心评估指标，直观反映自动分类样本占比，剔除率越高，意味着人工成本越低。

为验证 MoE-CL 的实际应用价值，研究团队开展离线 A/B 测试，对比其与生产算法的剔除率表现。实验数据（图 5）显示，在任务 A 和任务 B 场景下，MoE-CL 均实现显著突破。其中，任务 A 场景中 MoE-CL 剔除率高达 28.8%，较基线算法提升 15.3%，直接降低了同等比例的人工介入工作量，切实为业务场景带来降本增效的商业价值。

通过剔除率衡量的离线 A/B 测试。

04 总结

混合专家持续学习框架 MoE-CL 通过三大核心设计破局：专属任务专家防止灾难性遗忘，任务共享专家促进跨任务知识迁移，生成对抗网络保障共享信息质量。三者协同运作，使模型高效适应新任务，实现大模型持续学习中的自进化。

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　机动车交通事故责任是《民法典》中明确规定的一种侵权责任。根据《民法典》规定，机动车发生交通事故造成损害的，依照道路交通安全法律和本法的有关规定承担赔偿责任。

　　网友咨询：

　　交通事故的赔偿项目有哪些？

　　律师解答：

　　交通事故责任包括人身伤亡的赔偿和财产损失的赔偿。

　　侵害他人造成人身损害的，应当赔偿医疗费、护理费、交通费、营养费、住院伙食补助费等为治疗和康复支出的合理费用，以及因误工减少的收入。造成残疾的，还应当赔偿辅助器具费和残疾赔偿金；造成死亡的，还应当赔偿丧葬费和死亡赔偿金。侵害他人人身权益造成财产损失的，按照被侵权人因此受到的损失或者侵权人因此获得的利益赔偿。侵害自然人人身权益造成严重精神损害的，被侵权人有权请求精神损害赔偿。

　　因道路交通事故造成下列财产损失，当事人请求侵权人赔偿的，人民法院应予支持：维修被损坏车辆所支出的费用、车辆所载物品的损失、车辆施救费用；因车辆灭失或者无法修复，为购买交通事故发生时与被损坏车辆价值相当的车辆重置费用；依法从事货物运输、旅客运输等经营性活动的车辆，因无法从事相应经营活动所产生的合理停运损失；非经营性车辆因无法继续使用，所产生的通常替代性交通工具的合理费用。

　　律师补充：

　　机动车发生交通事故造成损害，属于该机动车一方责任的，先由承保机动车强制保险的保险人在强制保险责任限额范围内予以赔偿；不足部分，由承保机动车商业保险的保险人按照保险合同的约定予以赔偿；仍然不足或者没有投保机动车商业保险的，由侵权人赔偿。

　　【法律依据】

　　《中华人民共和国民法典》

　　第一千二百零八条 机动车发生交通事故造成损害的，依照道路交通安全法律和本法的有关规定承担赔偿责任。

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