Badacze zaproponowali FuRA, nową metodę fine-tuning'u dużych modeli AI, która łączy pełny dostęp do parametrów z efektywnym wykorzystaniem zasobów obliczeniowych poprzez wstępne uwarunkowanie spektralne. Metoda ta pozwala na bardziej efektywną adaptację modeli przy mniejszej liczbie parametrów do trenowania. FuRA stanowi postęp w dąże do uczynienia fine-tuning'u dużych modeli sztucznej inteligencji bardziej dostępnym i ekonomicznym.