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　　为解决此问题，北邮百家 AI 团队与腾讯 AI Lab 团队提出参数高效的对抗性混合专家架构 MoE-CL，专门用于 LLM 的自进化持续指令微调。其核心设计在于 “解耦 LoRA 专家” 与 “GAN 对抗降噪” 的结合：为每个任务配置专属 LoRA 专家以保留任务特定知识，避免参数更新相互干扰；同时设置共享 LoRA 专家，通过生成对抗网络（GAN）中的任务感知鉴别器抑制无关噪声，确保跨任务知识高效且精准传递，最终实现 “知识保留” 与 “跨任务泛化” 的平衡，这也是 LLM 自进化的核心逻辑。

　　在数字经济蓬勃发展的当下，海量文本数据如潮水般涌入互联网平台。例如，新闻资讯的快速更新、电商平台的海量评论等多源异构数据每日激增，面临跨领域、高时效、强精度的多重挑战。若采用传统方案，为每种文本类型单独训练模型，将消耗巨大的计算资源与人力成本；而使用单一模型处理全领域文本，又因数据分布差异导致性能失衡，难以满足业务需求。在此背景下，亟需一种既能高效处理新任务，又能保留旧任务知识的通用技术方案。为此，我们提出 MoE-CL 大模型混合专家（MoE）持续学习架构，致力于打破传统方法的局限，以实现多领域文本任务的高效协同处理。使得大模型具备自进化能力：动态适应训练数据，自主优化跨任务知识整合。

　　泛化能力与稳定性突出：相比所有基线方法，MoE-CL 平均准确率显著提升，且方差极小，在复杂任务中展现出优异的泛化能力与稳定性；知识迁移优势显著：MoE-CL 在正反向迁移上表现稳定，较 MoCL 更不易受后续任务影响，验证了生成对抗网络集成至混合 LoRA 专家网络的有效性；鲁棒性表现出色：面对不同任务序列顺序，MoE-CL 通过分离共享与特定任务专家的架构设计，在 MTL5 和 Tencent3 基准测试中展现出极强的鲁棒性 ，远超其他基线 验证生成对抗网络的有效性

　　为验证对抗性 MoE-LoRA 架构对灾难性遗忘的抑制效果，本文构建了不含生成对抗网络（GAN）的 MoE-CL 对比版本。实验结果（图 4）显示，含 GAN 的 MoE 专家架构在持续学习任务中平均性能显著优于无 GAN 版本。这是因为 GAN 能够精准将特定任务信息分配至对应低秩适配器专家，有效规避任务间知识干扰，尤其在反向迁移（BwT）指标上表现突出，有力证明了 GAN 在防止灾难性遗忘方面的关键作用。