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我发现，在AI模型训练中，追求极致的专家模型合并后，整体性能可能不如那些训练到“七分饱”的模型。一开始，我们总认为每个模型都应该训练到极致，但研究表明，过度训练会导致模型过于 специализироваться，反而不利于融合。
我观察到，过度训练的模型就像技艺过于纯青的音乐家，在合作时难以融合适应。他们各自的风格和习惯已经固化，难以为了整体效果做出调整。相反，那些训练到八分熟的乐手，因为保留了一定的灵活性和适应性，反而能更好地协作。
我认为，模型训练后期会死记硬背疑难杂症，形成特殊知识，而这些特殊知识在合并时往往会被遗忘。更重要的是，为了个体最优进行的特化，反而成了团队协作的障碍。因此，我建议采用激进的提前停止策略，让专家模型保留柔性和共性，这样才能实现全局最优。
我总结，个体极致不一定带来全局最优。一个团队中，能力强但愿意妥协的“八分人才”可能比顶尖高手更具战斗力。适时停止，给未来和协作留出空间，这才是“七分饱”的智慧，也是少即是多的真谛。
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