Thinking Machines Lab 发表 LoRA Without Regret：LoRA 在多数后训练场景可追平全量微调

Thinking Machines Lab 发布 John Schulman 署名的研究，发现在满足两个条件时 LoRA 的样本效率与最终性能与全量微调相当：一是应用于全部权重层尤其是 MLP/MoE 层，二是不受容量限制即数据集规模不超过 LoRA 参数容量。