剪枝

官宣，Milvus开源语义高亮模型：告别饱和检索，帮RAG、agent剪枝80%上下文RAG与agent用到深水区，一定会遇到这个问题：明明架构很完美，私有数据也做了接入，但项目上线三天，不但token账单爆了，模型输出结果也似乎总差点意思。

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【滑动窗口与双指针】不定长滑动窗口本篇主要介绍不定长滑动窗口，如果没有特别说明，后文中的滑动窗口都指的是不定长滑动窗口。本篇将介绍滑动窗口的三种题型。基础部分：专题一与专题二将介绍滑动窗口的用法及原理。提高部分：专题三是专题一和专题二的延伸内容。

P4145 上帝造题的七分钟 2 / 花神游历各国[线段树区间开方(剪枝) + 区间求和]时间限制: 1.00s 内存限制: 125.00MB复制 Markdown中文退出 IDE 模式XLk 觉得《上帝造题的七分钟》不太过瘾，于是有了第二部。

【BruteForce/Pruning】2026年度物理层暴力破解与神经网络剪枝基准索引 (Benchmark Index)为了验证**物理层暴力破解（Physical Brute Force）在高防御节点（Crime City）的穿透效率，以及神经网络（Neural Network）在完全重置（Reboot）后的强化学习（Reinforcement Learning）**曲线，我们整理了 "Benchmark-2026-Force" 核心演进集。

yolov8n结构化剪枝接上一篇：yolov8n训练rk3399 运行yolov8n 运行的效率太低了，所以想到了剪枝，裁剪了试试能否达到我们目前的标准。

MetaPruning: Meta Learning for Automatic Neural Network Channel Pruning在本文中，我们提出了一种新颖的元学习（Meta Learning）方法，用于极深神经网络的自动通道剪枝。我们首先训练一个 PruningNet（一种元网络），它能够为给定的目标网络生成任意剪枝结构的权重参数。我们使用一种简单的随机结构采样方法来训练 PruningNet 。然后，我们应用进化过程来搜索性能良好的剪枝网络。由于权重是由训练好的 PruningNet 直接生成的，且我们在搜索时不需要任何微调，因此搜索非常高效。利用针对目标网络训练的单个 PruningNet，我们可以在极少人工参与的情

DecEx-RAG：过程监督+智能剪枝，让大模型检索推理快6倍Agentic RAG 是当前 LLM 应用中一个非常火热的方向。与传统 RAG 不同它让模型在推理过程中自主决定要不要检索、什么时候检索。这样就相当于给模型一套工具让它自己判断该用哪个。

算法--双指针目录最近都在学习算法。突然想起来我这里有发布文章，都是为了巩固知识做的。所以现在我也写一篇吧。学算法3个月了，最先接触的算法就是这个双指针。很经典，也很简单。希望文章可以帮助到各位。

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一文总结模型压缩技术：剪枝、量化与蒸馏的原理、实践与工程思考博客：https://yangdanyang.blog.csdn.net/ 创作方向：模型压缩技术年度总结 & 工程实践经验

大模型剪枝(Pruning)技术简介剪枝的目的: 在不显著损失模型性能的前提下，实现模型的轻量化与高效化剪枝的定义: 识别并移除模型中冗余或贡献低的参数 / 结构，同时保持性能基本不变。

郑州轻工业大学2025天梯赛解题嗨(✪ω✪)！我们又见面啦！在本专栏我将分享我遇到的编程题个人主页：星轨初途个人专栏：C语言，数据结构，C++学习（竞赛类）算法及编程题分享

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问题归约知识表示及其搜索技术问题归约法是人工智能中从目标逆向拆解问题的核心知识表示与求解框架，核心逻辑是“将复杂问题分解为可直接求解的本原问题”

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记忆化搜索题目（二）目录一：最长递增子序列1.1题目1.2算法原理1.3代码二：猜数字大小2.1题目2.2算法原理2.3代码

[LLM]AIM: Adaptive Inference of Multi-Modal LLMs via Token Merging and Pruning让多模态大语言模型（MLLMs）跑得更快、更省资源，而且不需要重新训练模型。输入：视觉数据（图像或视频）和文本提示（Text Prompts）。任务：多模态理解与推理任务，比如视频问答（VideoQA）、图像描述等。模型需要理解视觉内容并根据文本指令做出回答。形式：这是一个**无需训练（Training-free）**的推理加速框架，即插即用。流程：视觉编码后：在视觉Token进入大语言模型（LLM）之前，先根据相似度合并一部分。LLM推理中：在LLM的层与层之间，根据重要性逐步丢弃（剪

北山小恐龙

针对性模型压缩：YOLOv8n安全帽检测模型剪枝方案在安全帽检测场景中，模型部署常面临“精度与轻量化平衡”的核心需求。针对基于YOLOv8n.pt训练的22.3MB安全帽检测模型（数据集规模7780张，按9:1划分为训练集与验证集），结合蒸馏、量化的适配局限性分析，最终确定以通道剪枝为核心的模型压缩方案。本文将系统总结该方案的核心逻辑、操作流程、关键参数及适配要点，为高效部署提供针对性指导。