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本文提出了误差子空间校准（ESCal），这是一种模型合并后校准框架，通过专家模型与合并模型之间的权重差异识别低维误差子空间，并利用轻量级桥接模块恢复特定任务的行为。在视觉和自然语言理解基准上的实验表明，ESCal 能够在多种架构和合并方法下提升合并模型的性能。