EMAN: Optimierungsgesteuerte Kapazitätssteigerung durch Path Emergence im Multi-Task Learning

arXiv:2608.16930v1 Ankündigungstyp: neu Abstract: Existierende Multi-Task Learning-Methoden verlassen sich auf Hard Sharing, mehrere Pfade oder Experts, adaptives Sharing und dynamische Expansion. Ihre Kapazitätsänderungen werden jedoch normalerweise durch vordefinierte Strukturen oder durch Task-Grenzen und Konflikte ausgelöst