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研究提出 DASA 方法，用冻结参考模型的激活梯度反馈优化连续合成输入嵌入，无需人类可读文本即可微调大模型。在 Llama 和 Qwen 六个模型、六项基准上，性能与自然语言数据相当甚至更优，且比 GRADMM 快 3.6 至 4.9 倍。