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新研究证明模型合并无需统一LoRA秩：给专家分配不同秩对平均和效用选择方法无损，反获最高1.8个百分点多域精度提升；按损失效应选择成分可避免丢弃指令专家，保持精度稳定。
研究提出基于连接器的语音大语言模型多语言扩展方法，通过SSU-Wanda+TIES合并策略在单目标扩展中平衡新语言学习与源语言保留，多目标扩展中更新合并比递归扩展更稳定。
