????性能提升：MoR在多个指令调优数据集和11个下游指标上，相比MoELoRA和LoRA分别提高了1.31%和7.4%的性能。
????参数效率：MoR在增加向量专家组数量时，能够在不显著增加参数数量的情况下显著提高模型性能。当向量专家组数量增加到八个时，MoR在参数数量较少的情况下，性能超过了集成多个LoRA模块的MoELoRA方法。
????专家可扩展性：MoR在增加专家数量时，训练参数的增长速度比MoELoRA慢，显示出更好的专家可扩展性。
????泛化能力局限：尽管MoR在大多数任务上表现出色，但在未包含在训练数据中的Lambda任务和NQ任务上，性能有所下降，表明其在处理分布外数据时存在一定的局限性。