ProLand：无回缩流形优化方法提升 LoRA 微调效率
原文标题：ProLand: A New Infeasible Manifold Optimization Method for LoRA Fine-Tuning
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论文提出 ProLand（Product-space Landing），一种无需每步回缩的优化器，将 LoRA 基因子约束在 Stiefel 流形上以消除冗余方向。它把目标优化与正交性恢复解耦，并结合 Muon 式谱方向。在 DeBERTa-v3-base 的 4 项 GLUE 任务与 Qwen2.5-3B、Llama-3.2-3B、Moonlight-16B-A3B 的 7 项语言基准上，11 项任务平均分均为最高。
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