揭秘「神经网络可重编程性」：大模型适配新范式
（图片来自网络）
从模型重编程（Model Reprogramming）、参数高效微调（PEFT）到当下大模型时代的 Prompt Tuning、Prompt Instruction 和 In-context Learning，研究者和从业人员持续探索在尽量不改动模型参数的前提下，最大化复用预训练模型能力的方法。过去几年，这类方法在不同社区中以独立形式快速发展，近期来自墨尔本大学和IBM AI研究所的研究者系统提出「神经网络可重编程性（Neural Network Reprogrammability）」统一主题，将相关技术纳入分析框架，带来全新视角。
核心理论框架介绍：该研究将模型重编程、Prompt Tuning等技术纳入统一分析框架，从操纵位置、操纵类型、操纵算子和输出对齐四个维度系统梳理与对比。研究提出从「修改模型以适应任务」转向「修改任务以适应模型」的理念，通过保持模型参数冻结，转而策略性地修改任务呈现方式（如输入变换、提示或上下文信息），以极少量可训练参数实现模型适应。
效率优势体现：相比传统参数调整方法，可重编程性范式在参数效率上有明显优势。实验数据显示，适配大模型时所需训练参数量显著减少，在实现相似性能的前提下，大幅降低计算开销，支持资源受限环境下的大模型应用。
术语与统一：不同研究社区对相似模型适配方法存在不同命名（如Prompt Tuning、Model Reprogramming），但研究表明这些方法实质上均利用神经网络的同一固有属性——可重编程性，该研究为这些方法提供统一分析框架，解决术语混乱问题。
实践应用案例：研究通过视觉-语言模型、图像分类、文本生成等案例，详细说明可重编程性的实现方式，展示其在不同模态和任务中的具体应用，助力社区理解和应用这一技术。
该研究还在AAAI 2026上带来同名 Tutorial，帮助研究者与工程实践者全面理解这一重塑模型使用范式的关键能力，为未来大模型适配提供新思路。
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