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1	最后做个总结。从方法本身看,低秩适配等于参数高效、零额外推理延迟,再加上质量持平甚至更优。从工程意义看,它让一个预训练底座就能托管很多任务,按需热插拔 LoRA 模块,部署成本大幅下降。从行业影响看,LoRA 已经开源,成为今天大模型高效微调,也就是 PEFT 生态的基石之一。它最大的价值,是让我们不必再在效率和质量之间二选一。谢谢大家。

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