当前，基于通用基础模型进行任务特定微调已成为主流范式。这种范式虽然能够在各个特定任务上获得高性能的专家模型，但也带来新的挑战：如何将这些特定微调得到的专家模型的能力有效整合到单一模型中并且无需访问原始训练数据，实现多任务协通，同时最小化性能损失？