以下是一些關(guān)于適配器微調(diào)的論文推薦，這些論文涵蓋了不同的研究領(lǐng)域和應(yīng)用場景，展示了適配器微調(diào)技術(shù)在提升模型性能和適應(yīng)性方面的潛力：

1. 視覺大模型參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)應(yīng)用與展望：討論了視覺大模型通過預(yù)訓(xùn)練和參數(shù)高效微調(diào)（PEFT）在多種視覺任務(wù)上的應(yīng)用，強調(diào)了PEFT在降低計算成本和提升性能方面的優(yōu)勢。

2. 融合多種參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)的深度偽造檢測方法：提出了一種結(jié)合多種微調(diào)技術(shù)的深度偽造檢測方法，通過改進的低秩微調(diào)和卷積適配器增強模型的適應(yīng)能力。

3. 適用于多領(lǐng)域少樣本的元適配器整合學(xué)習(xí)方法：提出了一種元適配器整合學(xué)習(xí)方法（MAIL），通過元學(xué)習(xí)和適配器模塊增強模型在多領(lǐng)域的遷移和泛化能力。

4. 面向云服務(wù)機器人的自然語言理解算法研究：研究了云服務(wù)機器人在自然語言理解中面臨的挑戰(zhàn)，提出了基于圖注意力機制的關(guān)系抽取方法和多語言適配器機制。

5. 基于早期退出機制的新聞文本分類系統(tǒng)研究與應(yīng)用：提出了基于適配器的多退出分支模型訓(xùn)練框架，通過適配器結(jié)構(gòu)和知識蒸餾策略提升模型的推理性能。

6. 基于高效參數(shù)微調(diào)的生成式大模型領(lǐng)域適配技術(shù)：綜述了高效參數(shù)微調(diào)技術(shù)在生成式語言/視覺大模型領(lǐng)域的應(yīng)用，展示了其在減少計算資源消耗的同時保持性能的優(yōu)勢。

7. 三種典型語音處理任務(wù)中的語音增強算法研究：探討了語音增強算法在不同語音處理任務(wù)中的應(yīng)用，提出了基于適配器的多標(biāo)簽自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

8. 融合多模態(tài)資源的課程知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用研究：研究了如何構(gòu)建和應(yīng)用多模態(tài)課程知識圖譜，提出了基于BERT詞嵌入的實體對齊方法和問答系統(tǒng)。

9. 帶有領(lǐng)域遷移特性的眾包文本整合方案研究：提出了一種基于領(lǐng)域遷移特性的眾包文本整合方案，通過適配器層和元學(xué)習(xí)方法提升模型的泛化能力。

10. 面向輕量化架構(gòu)設(shè)計的多模態(tài)推理方法研究：研究了多模態(tài)推理的輕量化方法，提出了基于蒸餾訓(xùn)練的剪枝填補式適配器微調(diào)方法。

這些論文展示了適配器微調(diào)技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用和潛力，為研究人員和實踐者提供了豐富的參考和啟發(fā)。