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近日，由新加坡国立大学（NUS）与德克萨斯大学奥斯汀分校（UT Austin）等机构联合研发的“拖拽式大语言模型”（DnD）引发关注。该模型通过简单的提示词即可快速生成模型参数，无需传统复杂的微调过程，便能适应多种任务需求。研究显示，DnD在效率方面相较传统方法提升了高达12000倍，并展现出卓越的零样本泛化能力，为语言模型的应用带来了新的突破。