本文第一作者为 Virginia Tech 计算机系博士 Candidate 曾欣悦，研究聚焦于提升大语言模型的理论可解释性与实证性能，以增强其在实际应用中的可靠性与泛化能力（个人主页：https://susan571.github.io/）。通讯作者为周大为助理教授。 还在为海量 LLM 如何高效选型而头疼？还在苦恼资源有限无法穷尽所有微调可能？来自弗吉尼亚理工大学的最新研究，提出 LensLLM 框架，不仅能精准预测大模型微调性能，更大幅降低计算成本，让 LLM 选型不再是 “开盲盒”！ 论文名称：LensLLM:…