深度分析 Gate-and-Merge：以模組化 LoRA 與門控合併實現視覺語言模型的零次個人化 本研究提出Gate-and-Merge，一套針對視覺語言模型（VLM）進行組合化個人化的零次學習框架。每個使用者自定義概念以輕量化LoRA適配器與專屬概念token獨立學習，基底模型保持凍結。推論時透過門控機制估計文本與視覺線索，選擇性啟動相關模組，並在權重空間合併經稀疏化與符號一致性的更新以抑制干擾。
