最近，前沿实验室 Mind Lab 密集发布了一系列关于 LoRA 与 PEFT（高效微调）的研究结果，似乎描绘出了另一条大模型”持续学习”的路径 … 在 Mind Lab 的视角中，PEFT 不再是对大模型全参数后训练的一种廉价平替，更是实现从”基础模型”向”可持续学习智能体”过渡的核心架构机制 … 从如今通用模型的痛点出发，Mind Lab 打造了能够在线持续学习的 δ-mem、面向百万 LoRA 模型的训推基础设施 MinT 以及 LoRA Scaling Law 理论。
最近，前沿实验室 Mind Lab 密集发布了一系列关于 LoRA 与 PEFT（高效微调）的研究结果，似乎描绘出了另一条大模型”持续学习”的路径 … 在 Mind Lab 的视角中，PEFT 不再是对大模型全参数后训练的一种廉价平替，更是实现从”基础模型”向”可持续学习智能体”过渡的核心架构机制 … 从如今通用模型的痛点出发，Mind Lab 打造了能够在线持续学习的 δ-mem、面向百万 LoRA 模型的训推基础设施 MinT 以及 LoRA Scaling Law 理论。