arXiv:2611.03834v1 Announce Type: new Abstract: Long-to-Short (L2S) model merging seeks to combine the strong reasoning capability of long chain-of-thought models with the concise style of base models, but existing methods that rely on linear interpolation and first-order activation statistics fail to capture how the loss landscape responds to parameter displacement, leading to degraded accuracy on hard tasks. We propose Low-Rank Hierarchical Merging (LHM), a training-free framework that replaces heuristic statistics with lightweight second-order curvature information. LHM consists of three co
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月5日 · 原文日期：2026年11月4日
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