GRAM：基于子空间对齐的分组秩感知模型合并方法

研究者提出分组秩感知模型合并方法 GRAM，利用任务向量的主角度几何决定哪些任务合并为一组，再在各组内做 SVD 合并，仅需微调权重即可完成。仅增加 1 个额外模型（K=2）时，GRAM 显著缓解子空间干扰问题，在 GLUE（Flan-T5）、8 任务 CLIP 视觉以及 Qwen2-7B-Instruct 的中英文医疗 LoRA 指令微调上均超越现有合并方法。