κ-LoRA：用条件数识别值得更新的LoRA矩阵

论文发现，不同LoRA矩阵对适配的贡献并不相同：条件数较大的矩阵包含更丰富、尚未充分发展的方向。κ-LoRA按条件数排序，仅更新排名前50%的矩阵，在保持标准LoRA准确率的同时，平均减少16.2%微调时间、4.5%内存开销，并将可训练参数量减半。