FlexUMM：面向统一多模态模型的灵活表征学习框架

研究人员提出统一多模态模型框架 FlexUMM，通过动态决定何时保留共享计算、何时路由专用容量以及何时停止处理，解决理解与生成任务间的表征冲突。该灵活分配机制在减少功能间有害竞争以提升精度的同时，还能跳过不必要计算来提升效率。FlexUMM 可作为与模型无关的功能性插件，相关代码已开源。