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。
推荐理由：原文系统实验给出 LoRA 追平全量微调的两个条件和最优学习率为其 10 倍等可操作结论，可直接指导微调选型。