本文提出Flat-LoRA方法，解决了传统LoRA在低秩参数空间优化的局限性。传统LoRA虽能高效微调大模型，但其局部最优解可能在全局参数空间中处于陡峭区域，导致模型鲁棒性和泛化能力不足。Flat-LoRA通过优化低秩矩阵A和B，使模型在全局参数空间中也具备平滑的损失景观。与需要计算"最坏扰动"的LoRA-SAM不同，Flat-LoRA采用更高效的随机扰动策略：优化"