该框图分为四个主要部分：A区（层间表征相似性量化）通过提取不同Transformer层的特征表示，展示了基于CKA相似性的热图，以此作为分组的依据（注：此为结构示意，非实际测值）。B区（分组共享参数+逐层可学习缩放）展示了具体的参数分配机制：将L1-L3分为G1组，L4-L6分为G2组，组内共享一组可训练参数，同时为每层保留独立的缩放系数（α1至α6），从而在共享基础上保留各层的差异表达。C区（训练目标与公开结果）指出该方法的训练目标是降低参数，原文示例中LoRA参数规模压缩至约1/3，并在VTAB任务中报告了14/19的最优表现。D区（和“病害大模型训练”的正确衔接）给出了研究建议：指出原文已做CKA分组与跨层共享，研究者不能再以此声称为新颖点，同时提示跨视觉与语言模块可能存在梯度冲突的新问题，并强调必须开展LoRA、AdaLoRA等基线对照。内容适合AI算法工程师、大模型微调（PEFT）方向的研究人员、自然语言处理领域的研究生以及关注参数高效微调技术的学者阅读参考。