"Shared"作为技术领域的关键概念，指不同系统、模型或组件间共享资源、知识或策略的方法，近年来在人工智能、数据库优化和软件架构等领域展现出重要价值。
Shared 近期进展
2026年9月，一项研究展示了一种使用强化学习生成Shared查询计划的方法，该计划比Postgres快81%，但实验环境受限，推广性存疑。训练4B模型用强化学习生成比Postgres快81%的查询计划，但实验环境受限，推广性存疑
在联邦学习领域，FedAS-LoRA提出了一种新的Shared因子共享策略，按秩自适应选择共享侧，优化了模型训练效率。FedAS-LoRA：联邦LoRA因子共享新策略，按秩自适应选择共享侧
Deep Multitask Learning研究探索了Mixed-Type Outcomes中的Shared稀疏性，为多任务学习提供了新思路。Deep Multitask Learning for Mixed-Type Outcomes with Shared Sparsity
当前焦点与观察点
Shared策略在游戏AI领域也取得突破，PCSP实现单策略控制无限NPC，解决了可扩展性问题。PCSP：单策略控制无限NPC，实现可扩展游戏智能体
软件架构中的Shared模块设计同样值得关注，React Monorepo通过四十模块十年不崩的架构展示了Shared资源管理的有效性。React Monorepo 工程架构拆解：四十模块十年不崩的秘密