SaMA：基于 Kronecker 积非对称扩展的形态适应

SaMA 通过 Kronecker 积的推广解决了 LoRA 中优化瓶颈和参数效率问题。 其有效秩随参数预算二次增长至满秩，且不变流形塌缩为对角群，更适合优化器。 SaMA 在常识与算术推理基准上优于 PEFT 基线，参数效率更高。