**1B参数模型通过堆叠LoRA在AI检测器中达到人类写作水平**

_A 1B humanizer that matches human writing on an AI detector_

> 研究人员通过在MiniCPM5-1B模型上堆叠SFT和DPO LoRA适配器，成功使AI生成文本在RADAR AI检测器中的得分从0.51降至0.37，完全匹配人类参考文本的得分。该技术使用OptIQ 0.1.4的--mount-adapter功能实现SFT到DPO的连续训练，并在推理时支持按请求堆叠适配器。整个系统仅需875MB基础模型和两个120MB适配器，可在24GB内存的Mac上本地运行，无需依赖大型API模型。

**来源信息**
- **来源**：Hacker News：AI 热帖
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-06-01 15:55（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://mlx-optiq.com/blog/humanizer-stacked-lora)