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LoRA
低秩适配——一种参数高效的微调方法，冻结预训练模型权重并在每一层中注入可训练的低秩矩阵。LoRA大幅减少了可训练参数的数量（通常为完全微调的1-10%），同时实现了可比的性能。它越来越多地用于将大型VLA模型适配到特定的机器人体现或任务。
低秩适配——一种参数高效的微调方法，冻结预训练模型权重并在每一层中注入可训练的低秩矩阵。LoRA大幅减少了可训练参数的数量（通常为完全微调的1-10%），同时实现了可比的性能。它越来越多地用于将大型VLA模型适配到特定的机器人体现或任务。