本研究提出了一种新的多任务学习框架——非对称低秩适应混合模型（MALoRA），有效解决了训练不平衡和翘翘板效应问题。该模型通过非对称优化减少了30%至48%的训练参数，提升了1.2倍的训练速度，并在多任务学习中优于传统方法。