lora-adapters

ProgramAsWeights是滑铁卢大学开发的一个工具，允许用户用英语描述AI函数，将其编译成LoRA适配器，并使用共享的基础模型在本地CPU上运行，实现无需API调用的离线执行。

本文提出一个模块化框架，使用激活的LoRA适配器和上下文感知路由机制，以高效缓解大语言模型中的危害，同时改善安全对齐并保持任务性能。

Lorivo是一个无服务器平台，允许共享GPU服务器来托管多个LoRA适配器，简化部署并降低微调AI模型的成本。

VDN-Minimax-H3 是一款开源混合注意力模型，能够在几乎无损的质量下加速视频生成，具有快速推理和即插即用适配器的特性，由 MiniMax H3 提供支持。

本文介绍了SLAaaT，这是一种使AI智能体在轨迹中动态切换专用LoRA适配器的方法，提高了能力的组合性，并在合成编码任务上超越了基线。

LatentSkill将文本技能转换为存储在权值空间中的LoRA适配器，减少上下文开销，同时保持LLM智能体的模块化和可组合性，在ALFWorld和Search-QA基准测试上取得了显著改进。

提出KOFF框架，利用结构化剪枝和LoRA适配器将预训练大语言模型分解为稀疏共享骨干网络与领域特定外部记忆，实现12%稀疏度且无明显性能损失。

本文描述了LoRA适配器中在令牌特征层面激活的后门，并提出了行为级和权重级检测方法。该后门在相关令牌模式上泛化，但在结构相同的模式上不泛化，检测方法表现出强分离性。

LoREnc是一个无需训练的框架，通过谱截断与补偿来保护基础模型和LoRA适配器，防止未经授权的模型恢复，同时为授权用户保持性能。已被ICIP 2026录用。