精选理由
Prism解决了MCIT研究中代码碎片化和复现难的问题，做多模态持续学习的团队可以直接用这个插件式框架加速实验，省去大量工程重复劳动。
多模态大语言模型（MLLMs）通过指令调优将多样任务统一为指令遵循框架，但实际部署需要持续适应新任务，这催生了多模态持续指令调优（MCIT）。然而，当前MCIT研究受限于工程瓶颈：现有方法通常直接修改基础MLLM代码库，导致实现开销大、架构特定、代码复用和公平比较困难。为此，研究者提出Prism，一个插件式可复现代码库，通过轻量级插件注册机制将算法开发与骨干实现分离，无需修改底层MLLM代码即可集成新策略。Prism原生支持大规模训练流水线，确保可复现和可扩展的MCIT实验。代码已开源。
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多模态大语言模型（MLLMs）通过指令调优将多样任务统一为指令遵循框架，但实际部署需要持续适应新任务，这催生了多模态持续指令调优（MCIT）。然而，当前MCIT研究受限于工程瓶颈：现有方法通常直接修改基础MLLM代码库，导致实现开销大、架构特定、代码复用和公平比较困难。为此，研究者提出Prism，一个插件式可复现代码库，通过轻量级插件注册机制将算法开发与骨干实现分离，无需修改底层MLLM代码即可集成新策略。Prism原生支持大规模训练流水线，确保可复现和可扩展的MCIT实验。代码已开源。
Multimodal Large Language Models (MLLMs) achieve versatility by reformulating diverse tasks into a unified instruction-following framework via instruction tuning. However, real-world deployment requires continuous adapta…