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一网打尽模型合并前沿，从理论到应用快速上手

这是一个关于模型合并（Model Merging）的精选资源列表，收录了在大语言模型（LLM）、多模态大模型（MLLM）等领域中模型合并的方法、理论、应用与机遇。该项目基于一篇发表于ACM Computing Surveys的综述论文，系统整理了模型合并相关的论文、代码、工具和数据集，旨在帮助研究者和工程师快速了解该领域的前沿进展。模型合并技术能够将多个专有模型的能力融合到一个模型中，从而降低推理成本、提升性能，并支持模块化AI的构建。该列表涵盖了从基础方法（如权重平均、任务算术）到高级理论（如损失景观分析）再到实际应用（如多模态融合）的完整内容，是进入该领域的重要参考。