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本文提出了一种新的模型合并框架，将问题转化为关于残差更新的凸二次规划，以最小化平方输出的校准目标。该框架涵盖现有的启发式方法，并提供了一种闭式诊断指标来预测合并质量，在语言和视觉基准测试中持续取得改进。