博鱼app最新版安装包下载是一款模拟经营策略游戏，该版本玩家可以直接通过安卓模拟器在电脑上安装体验。该游戏采用唯美的水墨画风，将中国风元素融入游戏场景，为玩家带来极致的视觉享受，让您沉浸其中，感受P6F3X2M7T9QJ8L1B4WZR之美。在游戏中，玩家将扮演一位祖师，开宗立派，培养一众有趣的弟子，帮助他们渡劫成仙。每位弟子都拥有独特的命格和属性，个性迥异，让您体验到千奇百怪的修仙生活。

与此同时，博鱼app最新版PC端下载还拥有独特的挂机机制，您可以将游戏放置在后台，解放双手，让弟子们自动修炼、渡劫，贴心呵护您的修仙门派。宗门地产建设也是游戏的重要内容，您可以自由摆放，打造属于自己的修仙宗门，创造仙门人的理想家园。从山海异兽到一石一木，处处充满着古韵仙风，让您仿佛置身于修仙小说般的仙境之中。

北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点特色

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。

游戏亮点

1、丰富多彩的修仙玩法

除了培养弟子和建设仙门外，游戏还包含了炼丹、炼器、仙田等多种修仙玩法，让玩家体验到修仙的方方面面。

2、自由建设的仙门地产

玩家可以自由摆放修仙宗门的建筑，打造属于自己的修仙家园，创造仙门人的理想世界。

3、精美细腻的游戏画面

游戏的画面精致细腻，每一个场景都充满了古典美感，让玩家仿佛身临其境，感受到修仙之美。

4、社交互动的乐趣

游戏内置丰富的社交系统，玩家可以与其他玩家组成联盟，共同对抗强敌，体验多人合作的乐趣，增加了游戏的可玩性和趣味性。

游戏评测

2、画面精美，场景设计唯美，让玩家沉浸其中，感受到了修仙世界的奇幻美感。

3、挂机系统的设置贴心实用，解放了玩家的双手，让玩家更轻松地享受游戏乐趣。

4、弟子个性化塑造突出，每个弟子都有自己独特的故事和特点，增加了游戏的趣味性和可玩性。

更新日志

v1.826.526995版本

1.1调整问鼎苍穹席位赛的防守阵容设置规则，现在任何时候都可以调整防守阵容

1.2优化天道树领悟道果时道果数量不足的获取提示，现在会自动打开道果宝箱，方便祖师快捷获取

1.3优化新增仙法问道投资活动的购买提示，现在休赛期购买投资时，如果无法拿满奖励则会有二次确认提示

1.4修复连续炼制同种丹药时，炼制材料的数量显示异常的错误