Mona 方法通过引入多认知视觉滤波器和优化输入分布，仅调整 5% 的骨干网络参数，就能在实例分割、目标检测、旋转目标检测等多个经典视觉任务中超越全参数微调的效果，显著降低了适配和存储成本，为视觉模型的高效微调提供了新的思路。