核心挑战2：参数微调方法在注入新知识时，不可避免地会导致大模型通用能力的大幅退化，且这种退化在不同微调手段中表现出高度一致的严重性排行与致命的级联效应。 在探讨模型秩（Rank）大小对性能的影响时，实验展…
在探讨模型秩（Rank）大小对性能的影响时，实验展现了 KORE 极强的参数利用率： 更少参数，更好性能：最令人瞩目的是，即便将 Rank限制在 64，KORE 仅凭不到 Replay（经验重放）策略1/…
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