构建百万级多方言指令数据集并微调LLM可控生成阿拉伯诗歌。

把可控能力当插件，用KV-Cache/LoRA作统一接口注入扩散模型

用人眼校准的感知数据训练风格鲁棒的人脸身份识别器

用 RDP 算法把隐藏态当成几何轨迹，挑选关键层做稀疏 LoRA 微调

Mixture-of-LoRA-Experts架构在S2ST中复现76%的非语言发声。

用全视角特征指导部分视角,通过LoRA实现多视角3D重建的测试时自进化。

基于 Focus-and-Refine 的区域化图像精修，在用户指定区域内恢复细节且严守背景不变。

用端到端微调 LLM 从新闻预测供应链中断概率，显著优于 GPT-5 等基线。

通过token级路由漂移分析与漂移感知的动态MoE扩展，解决VLM持续学习中的灾难性遗忘

LoRA2让每个LoRA组件自适应学习最优秩，在保持生成质量的同时大幅降低内存消耗

用 Task Vector 表征口音方向，通过缩放与组合实现细粒度口音强度控制和混合口音合成

研究发现VLA模型用LoRA+RL做顺序微调就能避免灾难性遗忘，性能超越复杂CRL方法

通过强化学习训练路由器，解决LoRA混合模型中路由权重塌陷问题

首个通过In-Context LoRA联合生成个性化音频和视频的方法

用Dynamic LoRA提升少数民族语言OCR性能39%-66%

提出 LoRWeB，通过可学习的 LoRA 基底和动态编码器组合，实现对未见视觉类比任务的泛化编辑。

通过可插拔LoRA模块让推理模型主动清理冗余上下文，实现可持续长链推理

用动量混合参数化非线性轨迹，2步即可逼近50步教师模型的生成质量

内在维度是衡量推理策略有效性的新指标，与泛化能力呈强负相关

系统性评估9种LoRA变体，发现适当调参后原版LoRA性能与变体相当