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LoRA（Low-Rank Adaptation）由微软于2021年提出，其核心思想是冻结预训练模型的权重，仅训练注入的低秩分解矩阵

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6/1/2026

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VerifiedLoRA是一种轻量级模型微调技术，只需20-50张参考图就能训练出专属角色模型，所需算力远低于全量微调75% similar UnverifiedLoRA（低秩适配）通过冻结原始权重、仅训练小规模适配器，可以在一定程度上缓解灾难性遗忘74% similar

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